sklearn预处理函数transform和fit_transform

最新推荐文章于 2025-11-05 18:43:02 发布
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#sklearn #fit_transform #transform #预处理

本文介绍了数据预处理中的标准化方法，包括fit_transform()和transform()函数的使用。fit_transform()用于拟合数据并转换为标准形式，而transform()则通过中心化和缩放实现标准化。文章强调了先使用fit_transform()处理部分数据，再用transform()处理剩余数据的重要性。

相同：都是对数据进行统一化处理，将数据缩放(映射)到某个固定区间，归一化，正则化；

fit_transform()函数: 先拟合数据，找到数据的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等，将其转化为标准形式；

transform()函数: 通过找中心和缩放等实现标准化；

结论：必须先用fit_transform(partData)，之后再transform(restData)，这样restData才可以使用同样的标准，从而实现数据的标准化归一化。

【Sklearn】【StandardScaler】fit()、transform()和fit_transform()的区别
weixin_42279212的博客
11-15 5037
1. 各个函数的作用 fit(): 用来计算mean（均值）和std（标准差），以便后面进行数据的标准化 transform(): 根据fit()函数计算的mean和std对数据进行标准化 fit_transform(): 是fit()函数和transform()函数的组合，先进行fit，之后再进行transform（标准化） skleran官方文档：sklearn.preprocessing.StandardScaler Tips： Sklearn中数据的标准化，都是通过均值和标准差进行的，是的数据符合
数据预处理——fit()函数，transform()函数，fit_transform()函数
weixin_42422540的博客
10-28 1万+
fit()函数，transform()函数，fit_transform()函数
数据降维与可视化t-SNE
开飞机的小毛驴儿
02-28 3896
转载自：数据降维与可视化——t-SNE_hustqb的博客-优快云博客_t-sne可视化​​​​​​ 声明： manifold：可以称之为流形数据。像绳结一样的数据，虽然在高维空间中可分，但是在人眼所看到的低维空间中，绳结中的绳子是互相重叠的不可分的。 参考sklearn官方文档 对数据降维比较熟悉的朋友可以看这篇博客t-SNE实践——sklearn教程 数据降维与可视化——t-SNE   t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长.
实用篇 | T-SNE可视化工具详情及代码示例
weixin_44649780的博客
11-22 2万+
TSNE，降维方法之一。在简要说明之后，让我们举一个如何在Python中实际使用T-SNE的例子。降维在机器学习中非常重要。这是因为如果使用高维数据创建模型，则很容易欠拟合。换句话说，有太多无用的数据需要学习。您可以通过从各种数据中仅选择最重要的数据在模型中使用它，也可以使用多个数据创建新数据并使其低维。无论如何，有必要将此类高维数据转换为低维数据。这称为降维。（还有其他方法可以创建要素，例如“特征消除”和“特征选择”。
机器学习中的 fit()、transform() 与 fit_transform()：原理、用法与最佳实践
最新发布
小小默：进无止境
11-05 1034
机器学习中的fit()、transform()和fit_transform()方法详解：fit()用于从数据中学习转换规则或模型参数（如均值/方差等统计量），不改变原始数据；transform()应用已学规则进行数据转换；fit_transform()则合并两步操作，但仅限首次处理训练数据时使用。关键原则是防止数据泄露——测试集只能使用transform()复用训练集的规则。建议使用Pipeline自动化流程，确保预处理与模型训练的一致性。核心要义是"训练集学规则，测试集仅应用规则"。
sklearn fit fit_transform transform用法
studyvcmfc的专栏
04-21 367
https://www.jianshu.com/p/55e261ce9b3e
随机森林调参（基于sklearn）
weixin_44414593的博客
08-07 398
form sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as rfc form sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as rfr 创建rf可以参考RF创建 不需要调试的参数 n_jobs oob_score 选择True吧，一般都会用到。 criterion一般来说都是在开始之前就确定的。 class_weight 分类问题针对样本类别不平衡 random_state 稳定复现 step 1 n_es
sklearn fit()、 transform、 fit_transform()函数区别
qq_41895704的博客
05-13 609
1、在数据预处理阶段，利用sklearn StandardScaler类， fit()函数是对数据样本的基本属性进行计算，例如：均值、方差等等 当初始化一个StandardScaler类之后 ss = StandardScaler() dir(ss) Out[11]: ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute
做数据处理，你连 fit、transform、fit_transform 都分不清？
小一的博客
12-23 1126
关注+星标，听说他有点东西全文共1413字，阅读全文需8分钟大家好，我是小一这节内容源自于上节的延伸：数据处理中的标准化、归一化，究竟是什么？在上一节介绍数据处理中的归一化和标准化...
sklearn库中fit_transform()和transform()的区别
jobs010的博客
01-11 2384
fit_transform()和transform()是sklearn库中常用的数据预处理函数，在《Python机器学习及实践》一书中，涉及到这两个函数的代码如下： # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，
sklearn中的fit_transform、获取特征、标签转换
m0_46850835的博客
03-03 1417
sklearn的数据预处理的功能，如fit(),transform()和fit_transform()。获取特征、标签转换
python实现TSNE检验 TSNE降维代码
刘文凯的博客
09-18 3641
一般而言TSNE就是一种数据可视化的工具，能够将高维数据降到2-3维（降维），然后画成图。现在也有蛮多可以直接使用的套件，如sklearn.manifold（具体可看：Sklearn TSNE官网）。图片来源：https://blog.csdn.net/qq_45714906/article/details/118568358。fit_transform(x_train)， 要降维的数据。n_components=2, 降至的维数（一般为2）random_state=501，随机种子。
Python：使用from sklearn.model_selection import train_test_split把数据划分为训练数据和测试数据
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import pandas as pd from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClas...
赛题理解： 阿里天池 零基础入门金融风控-贷款违约预测
123liudong
09-15 772
文章目录题意理解提交与指标需要注意的地方 本次赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/information 题意理解 这道题的目的是预测用户是否违约，本质上就是一个二分类问题。 每个样本有 47 个特征，其中 15 个特征做了匿名化处理，不同的特征具有不同的性质！如id是离散的，且没有顺序以及大小的关系；grade表示贷款等级虽然同样是离散的，但他是有大小之分的，因此在建模之前应当尽量考虑这些关系~ 数据的样本数量超过120
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weixin_46087050的博客
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weixin_45370595的博客
07-19 309
文章目录sklearn数据集的使用sklearn.datasetssklearn 小数据集特征工程介绍算法 特征工程特征预处理目前总结数据降维总结sklearn数据集 sklearn数据集的使用 sklearn.datasets load_* 获取小规模数据集 fetch_*获取大规模数据集 sklearn 小数据集 sklearn.datasets.load_iris() 获取鸢尾花数...
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SPSS--Friedman检验步骤
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fit_transform和inverse_transform有什么区别
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<think>我们正在讨论机器学习中的数据预处理函数，特别是fit_transform和inverse_transform的区别。根据引用[1][2][3]的内容：-fit_transform()是fit()和transform()的组合，先拟合数据（计算均值和方差等），然后转换数据。-inverse_transform()的作用是将转换后的数据还原回原始数据空间。具体步骤：1.fit_transform：用于训练数据，先拟合（计算数据的统计特征，比如均值、方差、最大最小值等），然后对训练数据进行转换（如标准化、归一化等）。2.对于测试数据，我们只使用transform，因为我们在训练时已经计算出了统计特征，测试数据应该使用相同的统计特征进行转换，以保证一致性。3.inverse_transform：当我们需要将转换后的数据（例如标准化后的数据）还原为原始数据时使用。例如，我们可能需要在预测结果后将其还原到原始数据的尺度上。因此，两者的主要区别在于：-fit_transform是一个从原始数据到转换后数据的过程（包含拟合和转换两个步骤，通常用于训练集）。-inverse_transform是从转换后数据回到原始数据的过程（用于反向转换，通常用于预测结果的还原）。举例说明：假设我们使用StandardScaler进行标准化：标准化公式：z=(x-mean)/stdfit_transform：在训练集上计算均值（mean）和标准差（std），然后用这些参数对训练集进行转换。transform：对测试集使用训练集上计算得到的mean和std进行转换。inverse_transform：如果我们有一个标准化后的值z，我们可以通过公式x=z*std+mean将其还原为原始值。注意：inverse_transform只能应用于已经拟合过的转换器（即已经调用过fit或fit_transform），因为它需要之前拟合得到的参数（如mean和std）。因此，在数据预处理流程中：-训练阶段：对训练数据使用fit_transform（或者先fit再transform）。-测试阶段：对测试数据使用transform（使用训练阶段得到的参数）。-如果需要对转换后的测试数据（或预测结果）进行反向转换，则使用inverse_transform。下面是一个简单的代码示例（使用StandardScaler）：```pythonfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#训练数据train_data=[[0,1],[2,3],[4,5]]scaler=StandardScaler()scaled_train=scaler.fit_transform(train_data)#拟合并转换训练数据#测试数据test_data=[[6,7]]scaled_test=scaler.transform(test_data)#使用训练数据的参数转换测试数据#现在将转换后的测试数据还原restored_test=scaler.inverse_transform(scaled_test)#还原测试数据```总结：-fit_transform：用于训练数据的初始转换（包含拟合过程）。-inverse_transform：用于将转换后的数据（无论是训练数据还是测试数据）还原为原始数据。注意：不是所有的转换器都提供inverse_transform方法，只有那些转换是可逆的（如标准化、归一化、PCA等）才提供。例如，对于PCA，inverse_transform可以将降维后的数据近似还原到原始空间。因此，在数据预处理中，这两个函数扮演着不同的角色：一个是正向转换（包含拟合），另一个是反向转换。§§相关问题§§1.为什么测试数据只能使用transform而不能使用fit_transform?2.哪些数据预处理方法提供了inverse_transform方法？3.如何检查一个转换器是否具有inverse_transform方法？4.使用inverse_transform还原数据时需要注意什么？</think>### fit_transform与inverse_transform的区别 在机器学习数据预处理中，`fit_transform`和`inverse_transform`是两个关键但功能相反的转换方法： 1. **功能方向相反** - `fit_transform`：正向转换数据（原始数据 → 标准化/降维后的数据） *示例*：原始房价数据$[300000, 500000]$ → 标准化后$[-0.5, 1.2]$ - `inverse_transform`：逆向还原数据（转换后数据 → 原始格式数据） *示例*：标准化后$[-0.5, 1.2]$ → 还原为$[300000, 500000]$ 2. **操作阶段不同** - `fit_transform`用于**训练阶段**： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_train = scaler.fit_transform(train_data) # 计算均值方差并转换 ``` - `inverse_transform`用于**预测后处理**： ```python predictions = model.predict(scaled_test) original_scale_predictions = scaler.inverse_transform(predictions) # 将预测值还原到原始尺度 ``` 3. **数学本质差异** 假设标准化转换：$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$ - `fit_transform`：执行正向计算$z$ - `inverse_transform`：执行逆向计算$x = z \cdot \sigma + \mu$ （其中$\mu$和$\sigma$是`fit`阶段保存的参数） 4. **应用场景对比** | **场景** | fit_transform | inverse_transform | |------------------------|-----------------------|-------------------------| | 训练数据预处理 | ✓ (必须使用) | ✗ | | 测试数据转换 | ✗ (应改用transform) | ✗ | | 预测结果还原 | ✗ | ✓ (恢复业务可读的数值) | | 可视化原始尺度数据 | ✗ | ✓ | 5. **关键注意事项** - `fit_transform`会重置转换器的内部参数，**测试数据必须用`transform`而非`fit_transform`**[^1][^2] - 只有可逆转换（标准化、归一化、PCA等）支持`inverse_transform` - 转换器需先执行`fit`或`fit_transform`才能调用`inverse_transform` > **示例流程**： > ```mermaid > graph LR > A[原始训练数据] -- fit_transform --> B[标准化数据] > B --> C[训练模型] > D[原始测试数据] -- transform --> E[标准化测试数据] > E --> F[模型预测] > F -- inverse_transform --> G[业务可读的预测结果] > ```
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