答: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 和 。 问题二: 为什么可以用训练集的 和 来transform 测试集的数据X_test? 答:我们家大王说,“机...
transform:很显然,它只是进行转换,只是把训练数据转换成标准的正态分布。在fit的基础上,进行标准化,降维,归一化等操作。 fit_transform:不仅计算训练数据的均值和方差,还会基于计算出来的均值和方差来转换训练数据,从而把数据转换成标准的正态分布。 fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves th...
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...
在根据机器学习书中提供的实例中,看到需要对训练和测试的特征数据进行标准化。 对于训练数据,使用的是fit_transform()函数 对于测试数据,使用的是tansform()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,是数据处理的两个环节。每一个transform都需要先fit,把数据转为(μ, σ)分布。fit...
transform必须在fit之后使用。 scaler.fit_transform(X)就相当于同时执行了以下两句话: scaler.fit(X) scaler.transform(X) 继续加油!:) 0 回复 收起回答 提问者 慕先生0315787 #1 非常感谢! 回复 2019-06-18 14:47:43 weixin_慕少409219 #2 是这种先后调用的函数都可以写成如scaler.a(X)、scaler....
在根据机器学习书中提供的实例中,看到需要对训练和测试的特征数据进行标准化。 但是使用的是有两个函数, 对于训练数据,使用的是fit_transform()函数 对于测试数据,使用的是tansform()函数,所以搞不懂是什么区别,书上又没有解释。把问题记录在这。
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,是数据处理的两个环节。每一个transform都需要先fit,把数据转为(μ, σ)分布。fit...
有关StandardScaler的transform和fit_transform方法 均值方差归一化,这样处理后的数据将符合标准正态分布。 常用在一些通过距离得出相似度的聚类算法中,比如 K-means。 Min-max normalization 公式: min-max 归一化的手段是一种线性的归一化方法,它的特点是不会对数据分布产生影响。不过如果你的数据的最大最小值不是...
实际上，PCA 将 n 个特征矩阵转换为（可能）小于 n 个特征的新数据集。 也就是说，它通过构造新的...