在tokenization函数中省略了padding 参数,这是因为padding到该批次中的最大长度时的效率,会高于所有序列都padding到整个数据集的最大序列长度。 当输入序列长度很不一致时,这可以节省大量时间和处理能力! 以下是对整个数据集应用tokenization方法。 我们在 map 调用中使用了 batched=True,因此该函数一次应用于数据集的整...
transform() transform()方法则是使用在fit_transform()方法中计算出的统计特性(即fit状态)来转换数据。换句话说,transform()方法不会重新计算统计特性,而是直接使用之前fit_transform()方法计算出的统计特性来转换数据。这意味着,在调用transform()之前,你必须首先调用fit_transform()或fit()方法来拟合数据并保存统计...
在transform()中传入单个函数进行转换,transform()的结果与apply()/applymap()等效。 函数可以是库函数、自定义函数或匿名函数。因为transform()的返回结果与自身形状相同,所以不支持直接传入会将DataFrame“降维”的函数,如会将Series处理成标量的聚合函数min,mean,std等。传入这些函数时,会报错:ValueError: Function d...
在这里我们以 MinMaxScaler为例,使用fit_transform函数就进行缩放数据了。 scaler = MinMaxScaler() input_train_scaled = scaler.fit_transform(input_train) output_train_scaled = scaler.fit_transform(output_train) input_test_scaled = scaler.fit_transform(input_test) output_test_scaled = scaler.fit_transf...
1、fit_transform()函数 即fit_transform()的作用就是先拟合数据,然后转化它将其转化为标准形式 2、transform()函数 即tranform()的作用是通过找中心和缩放等实现标准化 到了这里,我们似乎知道了两者的一些差别,就像名字上的不同,前者多了一个fit数据的步骤,那为什么在标准化数据的时候不使用fit_transform()函数...
首先，fit()方法主要用来计算数据集的统计信息。例如，在进行数据标准化时，fit()方法会根据训练数据计算出平均值和标准差。这一步骤是理解数据分布的基石，为后续的转换操作提供必要的参数。其次，transform()方法则是基于fit()方法计算出的统计信息，对数据进行实际的转换操作。例如，利用之前计算出的平均...
最后，fit_transform()方法结合了fit()和transform()的功能。它首先对数据进行训练，计算统计属性，然后立即应用这些属性对数据进行转换。这种方式简化了流程，但在实际应用中并不常见，因为通常我们会先了解数据的特性和需求，然后再选择合适的转换方法。在实际应用中，我们经常使用fit_transform()方法进行...
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…
fit_transform方法是fit和transform的结合,fit_transform(X_train) 意思是找出X_train的 和 ,并应用在X_train上。 这时对于X_test,我们就可以直接使用transform方法。因为此时StandardScaler已经保存了X_train的 和 。 参考链接: https://www.jianshu.com/p/2a635d9e894d ...