(X, y, test_size=0.5, random_state=42) # 初始化标准化器 scaler = StandardScaler() # 对训练数据拟合并转换 X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) # 对测试数据进行转换(使用训练数据的统计量) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) print("X_train_scaled:", X_train_scaled) ...
在StandardScaler 中,均值和标准差的计算分别基于训练数据的样本,可以使用 fit 方法计算均值和标准差。然后,使用 transform 方法将数据标准化为标准正态分布。 标准化数据,保证每个维度数据方差为1.均值为0。使得据测结果不会被某些维度过大的特征值而主导。 transform:很显然,它只是进行转换,只是把训练数据转换成标准...
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()...
sklearn.preprocessing之StandardScaler 的transform()函数和fit_transform()函数 fit_transform函数 fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法,fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法,比如降维、特征提取、标准化。fit_transform是fit和transform的组合。fit_transform中包含两个过程:计算均值/标准差,数据转换,是数据处...
sklearn.preprocessing之StandardScaler 的transform()函数和fit_transform()函数 fit_transform函数 fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法,fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法,比如降维、特征提取、标准化。 fit_transform是fit和transform的组合。fit_transform中包含两个过程:计算均值/标准差,数据转换,是数据...
StandardScaler 类 预处理对象 fit() 预处理的数据,计算矩阵列均值和列标准差 transform(data) 得到标准化的矩阵 ,用此方法,必须使用fit先进行预处理计算均值和标准差 然后用fit计算的均值和标准差,进行标准化处理 {x_i - u}/标准差 fit_transform(data) 相当于是fit和transform的组合 ...
tsne.fit(X) output = tsne.embedding_ # 方法一:一步到位,直接得到结果 output = tsne.fit_transform(X)注意,有些方法有transform()函数,如例一中的StandardScaler,有些方法没有transform()函数,如例二中的TSNE。分类: scikit-learn 标签: fit, fit_transform, transform , sklearn 好文要顶 关注我 收藏...
StandardScaler函数的的简介及其用法 注意事项:在机器学习的sklearn.preprocessing中,当需要对训练和测试数据进行标准化时,使用两个不同的函数, 训练数据,采用fit_transform()函数 测试数据,采用tansform()函数 StandardScaler函数的的简介 StandardScaler函数的案例应用 ...
当你有一个训练数据集,并且想要对它进行预处理(如标准化、降维等),同时学习数据的特征时,使用fit_transform()。 当你有一个新的数据集,需要使用之前训练好的模型进行相同的预处理时,使用transform()。 示例代码 代码语言:txt 复制 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import...
sklearn.preprocessing之StandardScaler 的transform()函数和fit_transform()函数 fit_transform函数 fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法,fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法,比如降维、特征提取、标准化。fit_transform是fit和transform的组合。fit_transform中包含两个过程:计算均值/标准差,数据转换,是数据处...