数据预处理之fit_transform,fit,transform区别和作用

最新推荐文章于 2025-04-09 10:45:00 发布

Goldxwang

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分类专栏： Python数据分析

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fit, transform和fit_transform在数据预处理中扮演关键角色。fit用于计算参数并保存，如均值和方差；transform使用这些参数对数据进行转换，如标准化或归一化；fit_transform则是两者的组合。正确使用fit_transform在训练和测试数据上保持一致性，确保处理在同一标准下，避免结果差异。" 114903315,10537870,Java后台模板：前后端分离实践与自动化工具,"['Java开发', '前后端分离', '模板引擎', '自动化工具', 'Web开发']

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fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。

sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用transform之外的方法，也必须要先fit。

fit原义指的是安装、使适合的意思，其实有点train的含义，但是和train不同的是，它并不是一个训练的过程，而是一个适配的过程，过程都是确定的，最后得到一个可用于转换的有价值的信息。

fit,transform,fit_transform常用情况分为两大类
1. 数据预处理中方法

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，方差，最大值，最小值,这些训练集X固有的属性。

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