fit_transform与transform的不同
时间: 2023-06-30 08:05:05 浏览: 42
在机器学习中,fit_transform()和transform()都是用于数据预处理的方法,它们的作用是将原始数据转换为机器学习算法所需的格式。
fit_transform()是一个组合方法,它首先会根据训练数据进行拟合(fit),然后对训练数据进行转换(transform),最终返回转换后的数据。在使用fit_transform()时,我们需要将训练数据传递给它,模型会根据数据分析出需要做哪些转换,然后对数据进行相应的转换。
transform()方法则是直接对数据进行转换,不需要进行拟合。一般情况下,我们使用transform()方法是在已经训练好了模型之后,对测试数据进行转换。
因此,fit_transform()一般用于训练数据的转换,而transform()则用于测试数据的转换。
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st=StandardScaler() dataset_st=st.fit_transform(count) dataset_st=st.fit_transform(earn) dataset_st=st.fit_transform(gas) dataset_st=st.fit_transform(NG) dataset_st=st.fit_transform(EUA) dataset_st=st.fit_transform(CER) dataset_st=st.fit_transform(hs300) dataset_st=st.fit_transform(zz500) dataset_st=st.fit_transform(price),怎么修改代码,使得数据可以无限大或者非常大,不受float64的影响
要使数据无限大或非常大,您可以使用Python中的Bigfloat库,它可以处理任意精度的浮点数。您可以将您的数据转换为Bigfloat类型,以避免受到float64的限制。以下是修改代码的示例:
```
from bigfloat import *
# 将数据转换为Bigfloat类型
count_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(count)]
earn_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(earn)]
gas_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(gas)]
NG_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(NG)]
EUA_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(EUA)]
CER_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(CER)]
hs300_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(hs300)]
zz500_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(zz500)]
price_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(price)]
# 将数据转换为numpy array类型
dataset_st = np.array([count_st, earn_st, gas_st, NG_st, EUA_st, CER_st, hs300_st, zz500_st, price_st])
# 进行标准化处理
dataset_st = st.fit_transform(dataset_st)
```
请注意,使用Bigfloat库可能会导致代码运行速度较慢,因为它需要更多的计算资源来处理任意精度的浮点数。
transform与fit_transform区别
transform和fit_transform都是机器学习中常用的方法,用于对数据进行预处理和特征提取。其中,fit_transform是fit和transform的组合,先对数据进行拟合,再进行转换。
fit_transform方法通常用于训练数据集,它会根据训练数据集的特征进行拟合,然后对训练数据集进行转换。而transform方法则是在拟合后,对测试数据集进行转换,使得测试数据集的特征与训练数据集的特征相同。
总的来说,fit_transform方法用于训练数据集,而transform方法用于测试数据集。