【七天入门ML与DL-02】fit_transform和fit、transform

菜菜2022

于 2021-10-19 19:34:37 发布

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分类专栏：七天入门ML与DL 文章标签： python

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本文详细介绍了如何在Python的sklearn库中使用StandardScaler类的fit_transform方法，它与先fit后transform的步骤等价，并强调了在后续转换中避免重复fit的重要性。通过实例演示，展示了如何高效地对数据进行标准化操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

fit_transform（）的作用是对输入的数据做变换
等价于
fit+transform

from sklearn.preprocessing import  StandardScaler
s=StandardScaler()
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
s_rs=s.fit_transform(data)
print(s_rs)

ss=StandardScaler()
ss_rs=ss.fit(data)
ss_rs=ss.transform(data)
print(ss_rs)

fit_transform 之后如果还有数据要进行转换，不要再调用fit，直接调用transform