python_5.fit()函数，transform()函数，与fit_transform()函数

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#算法 #自然语言处理

本文详细解读了Python中sklearn库中fit(), transform(), 和 fit_transform()函数的区别与用途，介绍了它们在数据预处理中的工作原理，以及何时选择哪种方法。fit()用于计算参数，transform()进行转换，而fit_transform则是两者结合，适合直接预处理数据。

python_5.fit()函数，transform()函数，与fit_transform()函数

Pepei.于 2019-04-15 14:22:10 发布9722 收藏 42

分类专栏： python 机器学习

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参考博客：

fit_transform,fit,transform区别和作用详解！！！！！！_九点澡堂子的博客-优快云博客_fit_transform

Python: sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()的区别_nana-li的博客-优快云博客_fit_transform()

Python：sklearn数据预处理中fit(),transform()与fit_transform()的区别_anshuai_aw1的博客-优快云博客_pca.fit_transform

sklearn里的封装好的各种算法都要fit、然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用除transform之外的方法，必须要先fit，为了通用的写代码，还是分开写比较好 

也就是说，这个fit相对于transform而言是没有任何意义的，但是相对于整个代码而言，fit是为后续的API函数服务的，所以fit_transform不能改写为transform。

数据预处理方法

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、方差、最大值最小值等等（根据具体转换的目的），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。

groupby函数_transform函数（来自Python Pandas）的初步应用
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python fit transform_与TfidfVectorizer.fit_transform的返回结果混淆 - python
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机器学习中 fit()、transform() 和 fit_transform() 的区别详解。
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fit（）函数参数
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model.fit（）函数参数含义 fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None,validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0) x：输入数据。模型只有一个输入，x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，lis
零基础小白学习：python之最详细列表篇
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简介 列表由一系列按特定顺序排列的元素组成，可以将字母表中的所有字母，数字 (0 - 9) ，也可以将任何东西加入列表中，其中的元素之间可以没有任何关系。 python中，用方括号 （ [ ] ）来表示列表，并使用逗号 来分割其中的元素。 访问列表元素 # 列表是有序集合， 因此要访问列表的任何元素， 只需要将该元素的位置或者索引告诉python即可 names = ['python', 'java', 'javascript', 'c', 'c++', 'c#', 'go'] # 访问索引为0
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数据预处理——fit()函数，transform()函数，fit_transform()函数
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【Python之fit_transform,fit,transform区别和作用详解】
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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...
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ clf=KMeans(n_clusters=5) #创建分类器对象 fit_clf=clf.fit(X) #用训练器数据拟合分类器模型 clf.predict(X) #也可以给新数据数据对其预测 print(clf.cluster_centers_) #输出5个类的聚类中心 y_pred = clf.fit_predict(X) #用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测 print(y_pred) #输出预测结果 补充知识：sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)
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