关于fit和transform

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SimpleImputer 中fit和transform方法的简介

sklearn.impute.SimpleImputer 中fit和transform方法的简介 SimpleImputer 简介通过SimpleImputer ,可以将现实数据中缺失的值通过同一列的均值.中值.或者众数补充起来,这里用均值举例. fit方法通过fit方法可以计算矩阵缺失的相关值的大小,以便填充其他缺失数据矩阵时进行使用. import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer imp = SimpleImput…

Fit是对于数据进行拟合,所谓拟合,就是根据数据,计算获得数据里面的一些指标,比如均值,方差:下一步很多API都是需要这些参数来进行后续对数据的操作,比如下面要讲到的transform. Transform,对于数据进行变形:常见的变形是标准化和归一化.标准化是需要均值和方差的,标准化本质上将数据进行正态分布化: 很多时候,当需要依次对训练数据和测试数据进行变形处理的时候,首先处理训练数据,这个时候需要调用fit,再调用tranform,或者直接使用fit_transform:然后再处理测试数据…

sklearn中各算法类的fit，fit_transform和transform函数

在使用PCA和NFC中有三个函数fit,fit_transform,transform区分不清各自的功能.通过测试,勉强了解各自的不同,在这里做一些笔记. 1.fit_transform是fit和transform的混合,相当于先调用fit再调用transform. 2.transform函数必须在fit函数之后调用否则会报错 3.fit_transform返回的是降维之后的结果,而且是对列压缩的 4.fit函数返回的是算法类,但是其成员变量components_是有数据的,而且似乎也是执行算法…

sklearn fit transform fit_transform

scikit-learn提供了一系列转换库,他们可以清洗,降维,提取特征等. 在数据转换中有三个很重要的方法,fit,fit_transform,transform ss=StandardScaler() X_train = ss.fit_transform(X_train) X_test = ss.transform(X_test) 1 2 3 初学时候好奇为何,训练样本用fit_transform,而测试样本用transform? 仔细阅读官方文档发现,fit方法是用于从一个训练集中学习模型…

fit_transform和transform的区别

来自:泡泡糖nana 来自:俞驰 1. fit_transform是fit和transform的组合. 2. 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. 3. fit和transform没有任何关系,之所以出来这么个函数名,仅仅是为了写代码方便,所以会发现transform()和fit_transform()的运行结果是一样的. 注意:运行结果一模一样不代表这两个函数可以互相替换,绝对不可以!transform函数是一…

【原】Spark之机器学习(Python版)(二)——分类

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处…