fit_transform和transform的区别
部分转载
https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82971752
https://www.cnblogs.com/summer-nude/p/7380694.html
写在前面
fit和transform没有任何关系,仅仅是数据处理的两个不同环节,之所以出来fit_transform这个函数名,仅仅是为了写代码方便,会高效一点。
sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit,fit相对于整个代码而言,为后续API服务。fit之后,然后调用各种API方法,transform只是其中一个API方法,所以当你调用transform之外的方法,也必须要先fit。
fit原义指的是安装、使适合的意思,其实有点train的含义,但是和train不同的是,它并不是一个训练的过程,而是一个适配的过程,过程都是确定的,最后得到一个可用于转换的有价值的信息。
fit,transform,fit_transform常用情况分为两大类
#(fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法,fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法,比如降维、特征提取、标准化)
1. 数据预处理中方法
fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects.
--解释:简单来说,就是求得训练集X的均值,方差,最大值,最小值,这些训练集X固有的属性。
transform(): Method using these calculated parameters apply the transformation to a particular dataset.
--解释:在fit的基础上,进行标准化,降维,归一化等操作(看具体用的是哪个工具,如PCA,StandardScaler等)。
fit_transform(): joins the fit() and transform() method for transformation of dataset.
--解释:fit_transform是fit和transform的组合,既包括了训练又包含了转换。
transform()和fit_transform()二者的功能都是对数据进行某种统一处理(比如标准化~N(0,1),将数据缩放(映射)到某个固定区间,归一化,正则化等)
fit_transform(trainData)对部分数据先拟合fit,找到该part的整体指标,如均值、方差、最大值最小值等等(根据具体转换的目的),然后对该trainData进行转换transform,从而实现数据的标准化、归一化等等。
根据对之前部分trainData进行fit的整体指标,对剩余的数据(testData)使用同样的均值、方差、最大最小值等指标进行转换transform(testData),从而保证train、test处理方式相同
为什么X_train标准化是用fit_transform(),而X_test标准化是用transform()呢?
- fit_transform()干了两件事:fit找到数据转换规则,并将数据标准化
- transform:是将数据进行转换,比如数据的归一化和标准化,将测试数据按照训练数据同样的模型进行转换,得到特征向量。可以直接把转换规则拿来用,所以并不需要fit_transform(),否则,两次标准化后的数据格式(或者说数据参数)就不一样了
转载于:https://www.cnblogs.com/xin-qing3/p/11187164.html
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