机器学习代码问题总结

一、fit()、tansform()、fit_transform()区别

  • 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()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。

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