关于fit_transform 和 transform 的简单区别

最新推荐文章于 2025-04-09 10:45:00 发布

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本文详细解释了在数据预处理中fit_transform与transform的区别。fit_transform用于训练集，它同时进行数据拟合与标准化；而transform仅用于测试集，只进行标准化处理。正确使用两者能有效避免数据泄露。

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简单了解一下fit_transform 和 transform 的区别

今天做kaggle上面的关于股票预测时，总是出现bug，找了好久才发现原来自己把训练集和测试集都进行了归一化拟合，今天写下来就是给自己长个记性（菜鸡菜鸡，决不放弃）好了说正事

fit_transform
他相当于fit(X).transform(X),意思就是先进行fit(),进行数据拟合，然后在进行transform() 进行标准化处理，一般来说对于训练集数据，我们应该对数据先进行拟合在进行标准化处理，因为使用fit.transform(）是为了找到训练集上的方差和均值，但是在测试集上我们只需要对数据进行标准化处理而不需要进行拟合，所以对测试集进行transform() 即可，参考自己程序如下

X_train = feature_extraction.fit_transform(X_train.values)
X_test = feature_extraction.transform(X_test.values)

OK 就这样给自己长个记性

确定要放弃本次机会？

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【机器学习】.fit_transform()跟.transform()的区别

2301_81133727的博客

08-31

1017

在scikit-learn中，.fit_transform()和.transform()是特征转换类（如OneHotEncoder、StandardScaler等）的两个常用方法，它们在处理数据时有不同的作用和用途： .fit_transform(X): 这个方法结合了拟合（fit）和转换（transform）两个步骤。首先，它使用数据集X来拟合（训练）转换器，学习转换器所需的参数，例如OneHotEncoder需要知道所有可能的类别。然后，它立即对相同的数据集X应用转换。通常在训练数据上使用，

通过归一化浅析transform和fit_transform的区别

xlb123___的博客

02-20

1232

在介绍transform和fit_transform的区别之前，我们先来看一个机器学习的例子，通过归一化来分析transform和fit_transform的区别。首先对原始数据不做任何处理，来进行预测，我们最后的得分是0.06319025025089964加入归一化，用MinMaxScaler对X做归一化，对Y不做处理，因为我们这里的Y需要输出原始尺寸大小的数，所以不做处理。

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fit_transform和transform的区别

知识搬运工的博客

03-03

2121

1. fit_transform是fit和transform的组合。 2. fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法，fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法，比如降维、特征提取、标准化。 3. fit和transform没有任何关系，之所以出来这么个函数名，仅仅是为了写代码方便，所以会发现transform（）和fit_transform（）的运行结果是一样的。注意：运行结果一模...

通俗地讲清楚fit_transform()和transform()的区别

微电子学与固体电子学-俞驰

06-20

6万+

网上抄来抄去都是一个意思， fit_transform是fit和transform的组合。我们知道fit（x，y）在新手入门的例子中比较多，但是这里的fit_transform(x)的括号中只有一个参数，这是为什么呢？ fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法，fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法，比如降维、特征提取、标准化然后解释为什么出来fit_trans...

fit_transform和transform

weixin_51736722的博客

01-09

1621

1、二者区别 fit(),用来求得训练集X的均值，方差，最大值，最小值,这些训练集X固有的属性。 transform()，在fit的基础上，进行标准化，降维，归一化等操作。 fit_transform(),包含上述两个功能。 2、为什么训练集用fit_transform而测试集用transform 训练集已经通过fit_transform求出了一些固有属性，测试集可沿用上述属性直接标准化，不必重新再求 x_train=std_x.fit_transform(x_train) x_test=std_x.t.

fit_transform方法在特征工程中的核心功能与应用详解

小李独爱秋的博客

04-09

1104

是Scikit-learn库中转换器（如PCA等）的核心方法，其本质是先调用fit计算数据参数，再调用transform应用参数进行转换。这种设计实现了“学习规则”与“应用规则”的一体化操作。fit()：计算数据的统计参数（如均值、方差、最大值/最小值），并保存为内部对象。：基于fit计算的参数，对数据进行标准化、归一化或降维等操作。：合并上述两步，适用于训练数据的初始转换。示例代码。

python fit transform_sklearn库中的fit_transform()和transform()

weixin_29133985的博客

01-14

1477

在标准化时，在无数的教科书上常见如下代码：from sklearn.preprocessing import StandardScalerss = StandardScaler()X_train = ss.fit_transform(X_train)X_test = ss.transform(X_test)先看一些方法的作用：fit(): Method calculates the paramet...

python fit transform_python sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 的transform和fit_transform方法

weixin_39849127的博客

12-23

1327

MinMaxScaler.fit_transform()Init signature: MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True)Docstring:Transforms features by scaling each feature to a given range.This estimator scales and translates eac...

fit_transform transform有什么不一样

weixin_44943389的博客

06-14

1495

来对训练集进行拟合和转换。拟合过程会根据训练集数据计算并保存所需的转换参数，然后将训练集数据应用这些参数进行转换。这样做的目的是确保在后续对测试集或新数据进行转换时使用相同的转换参数。它会根据输入的数据计算所需的转换参数（例如均值、标准差等），然后将数据应用这些参数进行转换。得到的转换参数，将这些参数应用于新的数据，使其按照相同的转换方式进行处理。: 该方法仅对数据进行转换，不进行拟合过程。方法仅用于将数据按照已经拟合的转换器进行转换。方法用于拟合转换器并将数据进行转换，而。方法对测试集或新数据进行转换。

fit_transform,fit,transform区别和作用详解！！！！！！

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fit_transform,fit,transform区别和作用详解

weixin_42454594的博客

03-16

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transform与fit_transform的区别

ningyanggege的博客

07-27

962

fit_transform分为两步，第一步确定转换函数，比如说标准化处理，就需要基于数据计算出均值与方差；第二步，然后所有数据基于第一步计算出来的均值与方差进行转换； transform：只有一步，就是上述中的第二个步骤；转换函数，与其对应所需的参数均已经确定好了；所以fit_transform一般用于训练数据；而transform用于测试数据；...

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weixin_42349817的博客

11-02

667

先来看fit和transform： enc = OneHotEncoder(sparse=False) enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0]]) ans = enc.transform([[0,0,3]]) print(ans) [[1. 0. 1. 0. 0. 1.]] 我的理解是fit这里就让算法针对数据集中的元素进行一个特征的抽取，类似于给一个小孩起小名前观察他的身高体重等特征 transform就针对你给定的某个元素给出算法对其的编码，类似于给一个小孩起了

transform和fit_transform的区别

qq_44965200的博客

08-25

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transform与fit_transform的区别以及sample的用法

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jobs010的博客

01-11

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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，

fit_transform,fit,transform区别和作用

weixin_43597208的博客

01-24

737

sklearn中封装的各种算法调用之前都要fit。fit相对于整个代码而言，为后续API服务，用于从一个训练集中学习模型参数，包括归一化时要用到的均值，标准偏差。fit之后，可以调用各种API方法，transform是其中之一。所以当你调用transform之外的方法，也必须要先fit。但是fit与transform无关，只是数据处理的两个环节。fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。数据预处理中方法。

机器学习：fit,transform,fit_transform区别（附代码）

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10-27

1556

机器学习：fit,transform,fit_transform区别（附代码）导论：在机器学习中，我们需要对数据集的数据进行处理，进而使用sklearn库中的一些函数对数据进行数据特征提取，训练模型，其中fit,transform,fit_transform是进行数据的预处理。函数解释： fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects.

fit_transform和inverse_transform有什么区别