Python之sklearn数据预处理中fit(),transform()与fit_transform()的区别

目录

• sklearn数据预处理中fit(),transform()与fit_transform()的区别
• 概述
• 举例
• sklearn中归一化的坑
• 原因 
• 总结

sklearn数据预处理中fit(),transform()与fit_transform()的区别

概述

注意这是数据预处理中的方法：

Fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects.

解释：简单来说，就是求得训练集X的均值啊，方差啊，最大值啊，最小值啊这些训练集X固有的属性js。可以理解为一个训练过程

Transform(): Method using these calculated parameters apply the transformation to a particular dataset.

解释：在Fit的基础上，进行标准化，降维，归一化等操作（看具体用的是哪个工具，如PCA，StandardScaler等）。

Fit_transform(): joins the fit() and transform() method for transformation of dataset.

解释：

• fit_transform是fit和transform的组合，既包括了训练又包含了转换。
• transform()和fit_transform()二者的功能都是对数据进行某种统一处理（比如标开发者_Go入门准化~N(0,1)，将数据缩放(映射)到某个固定区间，归一化，正则化等）
• fit_transform(trainData)对部分数据先拟合fit，找到该part的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等（根据具体js转换的目的），然后对该trainData进行转换transform，从而实现数据的标准化、归一化等等。

根据对之前部分trainData进行fit的整体指标，对剩余的数据（testData）使用同样的均值、方差、最大最小值等指标进行编程客栈转换transform(testData)，从而保证train、test处理方式相同。

所以，一般都是这么用：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
sc.fit_tranform(X_train)
sc.tranform(X_test)

Note:

• 必须先用fit_transform(trainData)，之后再transform(testData)
• 如果直接transform(testData)，程序会报错
• 如果fit_transfrom(trainData)后，使用fit_transform(testData)而不transform(testData)，虽然也能归一化，但是两个结果不是在同一个“标准”下的，具有明显差异。(一定要避免这种情况)

举例

以PCA预处理，举个栗子：

import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.decomposition import PCA

#==========================================================================================
X1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a',http://www.devze.com'b','c'],
       columns=['one','two','three']) 

pca=PCA(n_components=1)

newData1=pca.fit_transform(X1)

pca.fit(X1)
newData12=pca.transform(X1)

"""
newData1和newData2结果一致
"""
#==========================================================================================
a=[[1,2,3],[5,6,7],[4,5,8]]

X2=pd.DataFrame(np.array(a),index=['a','b','c'],
       columns=['one','two','three']) 
pca_new=PCA(n_components=1)
pca_new.transform(X2)
"""
没有fit，直接transform报错：
NotFittedError: This PCA instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.
"""

sklearn中归一化的坑

This MinMaxScaler instance is not fitted yet. Call 'fit'android; with appropriate arguments before using this method.

原因 

归一化时,fit() 和transform() 两个方法要分开.

sc_x = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(X)
X=sc_x.transform(X)

sc_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(Y)
Y = sc_y.transform(Y)

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。