擬合與 Fit_transform

fit() 和 fit_transform() 的差別，你是否也曾經疑惑？在資料預處理過程中，這兩個函數經常出現。讓我們來深入了解它們的區別，並透過範例進行說明。

資料標準化是重要的預處理步驟，通常需要計算資料的各種參數，例如平均值、最小值、最大值和變異數。 fit_transform() 會計算這些參數並應用於資料集，而 fit() 僅計算這些參數，不會套用於資料集。

假設我們有一個小型資料數組：

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

分別使用 fit() 和 transform()：

<code class="language-python">from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 步骤 1
scaler = StandardScaler()

# 步骤 2
scaler.fit(data)  # 此处仅计算均值和标准差，不进行数据缩放

# 步骤 3
scaled_data = scaler.transform(data)  # 现在 scaled_data 包含标准化后的数据</code>

使用 fit_transform()：

<code class="language-python">from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 步骤 1
scaler = StandardScaler()

# 步骤 2
scaled_data = scaler.fit_transform(data)  # scaled_data 包含标准化后的数据</code>

我們可以看到，使用 fit_transform() 減少了一個額外的步驟。

選擇哪個函數取決於你的特定應用場景。如果你需要先計算參數，然後將轉換應用於多個資料集（例如訓練集和測試集），則分別使用 fit() 和 transform() 更為合適。但如果你只需要將轉換應用於單一資料集，則 fit_transform() 可以讓預處理流程更加簡潔。

以上是擬合與 Fit_transform的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！