机器学习代码问题总结

一、fit()、tansform()、fit_transform()区别

• 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。