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 ...
在 Python机器学习及实践 中,发现对数据标准化操作有些疑问,代码如下: 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 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就不一样了 ...
2017-08-17 11:30 2 3811 推荐指数:
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 ...
来自:泡泡糖nana 来自:俞驰 1. fit_transform是fit和transform的组合。 2. 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。 3. fit和transform没有任何关系 ...
介绍 图片摘自stackoverflow: what-is-the-difference-between-fit-fit-transform-and-transform 例一 from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss ...
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 ...
scikit-learn提供了一系列转换库,他们可以清洗,降维,提取特征等。 在数据转换中有三个很重要的方法,fit,fit_transform,transform ss=StandardScaler() X_train = ss.fit_transform(X_train) X_test ...
导入特征提取化中的字典向量化 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer dv = DictVectorizer () x_train = dv.fit_transform(x_train) x_test ...
看了一堆搜索排名靠前的中文博客,感觉没有一个解释能让人醍醐灌顶的,故搜索英文网页并记之。 谢绝转载。 首先对于数据标准化一般是这么做的: 其中μ">μ是均值, ...
在根据机器学习书中提供的实例中,看到需要对训练和测试的特征数据进行标准化。 但是使用的是有两个函数, 对于训练数据,使用的是fit_transform()函数 对于测试数据,使用的是tansform()函数,所以搞不懂是什么区别,书上又没有解释。把问题记录在这。 ...