机器学习中的fit(),fit_transform(),transform()

最新推荐文章于 2024-08-31 15:42:00 发布
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文章标签： 机器学习 人工智能
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在机器学习中，由于测试集在模型训练时未知，因此使用训练集的统计信息（如均值和方差）进行数据标准化，如StandardScaler的fit_transform操作。这样做确保了模型不会从测试集获取任何信息，保持了预测的公正性。在实践中，必须避免用测试集参数对测试集进行标准化。

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为啥一般都是这样用：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

sc = StandardScaler()

sc.fit_tranform(X_train)

sc.tranform(X_test)

机器学习中，训练集是知道的，但是测试集是未知的，所以做标准化时只能用训练集的参数（这个参数指 最大最小值标准化中的最大值最小值，或者是正态标准化中的均值和方差）来做，两个fit_transform是用的各自数据集的参数来进行标准化。
但是实际中，我们不能用测试集的参数来标准化测试集，要用训练集的参数来标准化训练集。

散懒的猫
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【零基础学机器学习 11】 fit、transform、fit_transform 最佳指南与代码实战
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