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()...
ss = StandardScaler() fit_transform()先拟合数据,再标准化 X_train = ss.fit_transform(X_train) transform()数据标准化 X_test = ss.transform(X_test) 我们先来看一下这两个函数的API以及参数含义: 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、tr...
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...
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ss =StandardScaler()#fit_transform()先拟合数据,再标准化X_train =ss.fit_transform(X_train)#transform()数据标准化X_test = ss.transform(X_test)
# 创建一个StandardScaler转换器 scaler = StandardScaler() # 在训练集上学习转换规则 scaler.fit(X_train) # 对训练集和测试集进行特征缩放 X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) 三、估计器 估计器(Estimator)是实现机器学习算法的对象或类。它用于拟合(fit...
1. 标准化(StandardScaler) StandardScaler使每个特征的平均值为0,方差为1。优点是确保每一个特征都在同一个数量级上,缺点是不能保证每个特征的最大值和最小值。 2. 鲁棒标量化(RobustScaler) RobustScaler原理与StandardScaler类似,使每一个特征的统计属性都位于同一范围。RobustScalar与StandardScaler不同的是,RobustScal...
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。
scaler = StandardScaler()x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train)x_test_scaled = scaler.fit_transform(x_test)#在缩放后的数据上学习SVM svm.fit(x_train_scaled, y_train)#然后再看输出的分数 print("Scaled test set accuracy: {:.2f}".format(svm.score(x_test_scaled, y_test)))运行...
从sklearn的LabelEncoder文档中可以看出:这个转换器应该用来编码目标值，即y，而不是输入X。
StandardScaler类中还提供有一个fit_transform方法,这个方法合并了fit和transform两个方法的功能,同时根据传入的数据集收集标准化信息,并将标准化方案应用于传入的训练集: scaler = preprocessing.StandardScaler()x_train = scaler.fit_transform(X_train)x_trainarray([[ 0. , -1.22474487, 1.33630621],[ 1.22474487...