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()...
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...
StandardScaler类是一个用来讲数据进行归一化和标准化的类 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)...
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(...
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...
5. # fit_transform()先拟合数据,再标准化 6. X_train = ss.fit_transform(X_train) 7. # transform()数据标准化 8. X_test = ss.transform(X_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. #从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler ...
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。
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
""" scaler = StandardScaler(copy=False) # 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 scaler.fit_transform(telcomvar[['tenure','MonthlyCharges','TotalCharges']]) # In[28]: # tranform()的作用是通过找中心和缩放等实现标准化 telcomvar[['tenure','MonthlyCharges','...
GaussianNB 高斯朴素贝叶斯，特征变量是连续变量，符合高斯分布，比如说人的身高，物体的长度。这种模型假设特征符合高斯分布。MultinomialNB 特征变量是离散变量，符合多项分布，在文档分类中特征变量体现在一个单词出现的次数，或者是单词的 TF-IDF 值等。不支持负数，所以输入变量特征的时候，别用StandardScaler进行标准化...