python - scikit_learn 中的 fit() 、fit_transform() 和 transform() 有什么区别？

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what is the difference between 'transform' and 'fit_transform' in sklearn

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fit-transform on training data and transform on test data [duplicate]

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2年前关闭。




这是我使用 fit_transform() 和 transform() 的特征缩放代码:

##Feature scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_x=StandardScaler()
X_train=sc_x.fit_transform(X_train)
X_test=sc_x.transform(X_test)

最佳答案

fit 意味着使模型适合所提供的数据。这是模型从数据中“学习”的地方。
transform 表示根据拟合模型转换数据(产生模型输出)。
fit_transform 意味着两者都做 - 将模型拟合到数据，然后根据拟合模型转换数据。调用 fit_transform 可以方便地避免在同一输入上依次调用 fit 和 transform。

关于python - scikit_learn 中的 fit() 、fit_transform() 和 transform() 有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/49328229/