这意味着,当你调用fit_transform()时,你实际上是在同时做两件事情:拟合数据和转换数据。 例如,如果我们使用StandardScaler来标准化数据,首次调用fit_transform()时,它会计算数据的均值和标准差,并使用这些值来标准化数据。然后,这些统计特性会被保存在StandardScaler对象中,以供后续的transform()方法使用。 transform()...
1fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler2ss_x =StandardScaler()3x_train =ss_x.fit_transform(x_train)4x_test = ss_x.transform(x_test) transform和fit_transform的区别 标准化公式 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...
var_:每个特征的方差 n_sample_seen_:样本数量,可以通过patial_fit 增加 '''x = np.array(range(1,10)).reshape(-1,1) ss = StandardScaler() ss.fit(X=x)print(x)print(ss.n_samples_seen_)print(ss.mean_)print(ss.var_)print(ss.scale_)print('标准化后的数据:') y = ss.fit_transform(...
AI代码解释 from sklearn.preprocessingimportStandardScaler sc_X=StandardScaler()sc_X=sc_X.fit_transform(df)sc_X=pd.DataFrame(data=sc_X,columns=["Age","Salary","Purchased","Country_France","Country_Germany","Country_spain"]) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importseabornassns...
transform(X[, y, copy])Perform standardization by centering and scaling通过居中和缩放执行标准化 fit_transform方法是fit和transform的结合,fit_transform(X_train) 意思是找出X_train的均值和标准差,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...
scaled_data = scaler.fit_transform(data) 缩放后的数据将存储在scaled_data变量中,可以进行进一步的处理或使用。 StandardScaler()的优势包括: 适用于连续型数据,可以处理单行浮点数或多行数据。 缩放后的数据符合标准正态分布,有利于某些机器学习算法的性能提升。 标准化后的数据可以减少特征之间的差异,避免某些...
features_stand = StandardScaler().fit_transform(features) #创建一对多的逻辑回归对象 logit = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='ovr') #训练模型 model = logit.fit(features_stand,target) 逻辑回归只是二元分类器,这意味着它不能处理多于两个分类的目标向量。 但是,逻辑回归有两个巧妙的扩展可以...
在上述示例中,我们首先创建了一个包含身高和体重的数据集data。然后,我们创建了一个StandardScaler对象,并使用fit_transform方法对数据进行标准化处理。接着,我们使用inverse_transform方法将标准化后的数据进行逆转换,并将结果保存在变量original_data中。最后,我们打印了标准化后的数据和逆转换后的数据。
1. # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler 2. from sklearn.preprocessing import 3. # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 4. ss = StandardScaler() 5. # fit_transform()先拟合数据,再标准化 ...
'thal'])from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerstandardScaler = StandardScaler()columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak']dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale])da...