sc.fit_transform()和sc.transform()有什么区别
时间: 2024-06-03 08:08:00 浏览: 7
sc.fit_transform()是将数据进行标准化(归一化),并且计算出均值和方差,用于后续新数据的标准化处理。而sc.transform()仅对新数据进行标准化处理,使用的是之前计算出的均值和方差。
简单来说,sc.fit_transform()用于对训练数据进行归一化处理,同时记录下了训练数据的均值和方差,该均值和方差用于对测试数据进行归一化处理。而sc.transform()则仅仅是用训练数据的均值和方差对测试数据进行归一化处理。
相关问题
sc.fit_transform()和sc.transform()
sc.fit_transform()是用于训练和转换数据的方法,它会根据训练数据计算出数据的均值和标准差,然后用这些统计量对数据进行标准化处理。这个方法一般用于训练数据集,同时也可以用于测试数据集,因为测试数据集的标准化需要使用训练数据集的均值和标准差。
sc.transform()是用于对数据进行标准化处理的方法,它需要使用之前计算出的均值和标准差来对数据进行标准化处理。这个方法一般用于测试数据集,因为测试数据集的标准化需要使用训练数据集的均值和标准差。
training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set)
这行代码使用了 `sc` 这个 `sklearn.preprocessing` 中的 `StandardScaler` 对象,对训练集数据 `training_set` 进行了标准化处理。标准化处理可以将数据转换为均值为0,标准差为1的数据,并且可以消除不同变量之间的量纲影响,从而提高模型的训练效果。具体来说,这行代码将训练集数据按列进行标准化处理,即将每列数据减去该列的均值,再除以该列的标准差。处理后返回标准化后的训练集数据 `training_set_scaled`。
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