拟合与 Fit_transform

fit() 和 fit_transform() 的区别，你是否也曾疑惑？在数据预处理过程中，这两个函数经常出现。让我们来深入了解它们的区别，并通过示例进行说明。

数据标准化是重要的预处理步骤，通常需要计算数据的各种参数，例如均值、最小值、最大值和方差。fit_transform() 会计算这些参数并应用于数据集，而 fit() 仅计算这些参数，不会应用于数据集。

假设我们有一个小型数据数组：

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

分别使用 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>

我们可以看到，使用 fit_transform() 减少了一个额外的步骤。

选择哪个函数取决于你的具体应用场景。如果你需要先计算参数，然后将转换应用于多个数据集（例如训练集和测试集），则分别使用 fit() 和 transform() 更为合适。但如果你只需要将转换应用于单个数据集，则 fit_transform() 可以使预处理流程更加简洁。

以上是拟合与 Fit_transform的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！