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...
在上述示例中,我们首先导入了StandardScaler类,并创建了一个scaler对象。然后,我们使用fit_transform方法对数据进行标准化处理,并将结果保存在变量normalized_data中。 inverse_transform方法 inverse_transform方法的作用是将经过转换后的数据重新转换为原始数据。它通常与fit_transform方法配对使用,用于对预测结果进行逆转换,...
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)
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...
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...
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 1. 2. ...
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 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatistics ...
python中还提供了一个很好用的库sklearn, sklearn是一个基于python的机器学习工具,在这个库中提供了许多简单高效的函数可以作为数据分析的工具,其中StandardScaler()函数就提供了标准化的方法,该函数下的fit_transform能够通过拟合数据的方法得到更好的标准化结果,如以下代码所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
# 归一化数据scaler = StandardScaler()X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 获取归一化后的混淆矩阵cm_with_norm = get_confusion_matrix(X_train_scaled, X_test_scaled, ...