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

ゝ一纸荒年。 2023-06-04 13:53 94阅读 0赞

写在前面  
fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit\_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。

sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用transform之外的方法，也必须要先fit。

fit原义指的是安装、使适合的意思，其实有点train的含义，但是和train不同的是，它并不是一个训练的过程，而是一个适配的过程，过程都是确定的，最后得到一个可用于转换的有价值的信息。

fit,transform,fit\_transform常用情况分为两大类  
1. 数据预处理中方法  
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。

根据对之前部分trainData进行fit的整体指标，对剩余的数据（testData）使用同样的均值、方差、最大最小值等指标进行转换transform(testData)，从而保证train、test处理方式相同。所以，一般都是这么用：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
sc = StandardScaler()  
sc.fit\_tranform(X\_train)  
sc.tranform(X\_test)

转载于:https://www.cnblogs.com/klausage/p/11475258.html