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Sklearn 里面的fit transform fit_transform的区别（为什么训练集用fit_transform()而测试集用transform()？）
yyhhlancelot 最后发布于2018-12-19 15:34:40 阅读数 1820 收藏 12 展开 在国内网上找了很多资料，感觉都说的不明不白不清不楚，很多博客都是根据原始document来进行阐述，使用的时候也是按照格式使用，最后去外网感觉终于有点搞明白了来头。参考：
https://stackoverflow.com/questions/23838056/what-is-the-difference-between-transform-and-fit-transform-in-sklearn
https://stackoverflow.com/questions/38692520/what-is-the-difference-between-fit-transform-and-transform-in-sklearn-countvecto https://stackoverflow.com/questions/43675665/when-scale-the-data-why-the-train-dataset-use-fit-and-transform-but-the-te https://sebastianraschka.com/faq/docs/scale-training-test.html 推荐大家一定点进第四个去阅读一下，如果觉得英文阅读不方便，也可以看一下我接下来的解释。首先要提及的一点，这些方法都是用来对数据进行尺度化（标准化）。
我们使用Z-score方法将数据进行正态分布化：
对训练集使用这些方法：
fit():计算数据的参数，（均值），（标准差），并存储在对象中（例如实例化的CountVectorizer()等）。
transform():将这些参数应用到数据集，进行标准化（尺度化）。 fit_transform()：将前两种方法合并，fit + transform，然后对数据集使用。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() sc.fit_tranform(X_train) sc.tranform(X_test) 不管是StandardScaler或是其他类，道理都是相通的，所以不用纠结类的问题。这里就要提出来一个问题，为什么test数据集只使用transfrom()?
按照通俗的解释是 对测试集使用通过计算训练集相同的参数来进行尺度化，那到底是为什么呢？
下面我们用一个例子进行说明：
假设我的训练集有三个棒子的样本，它们分别是：
样本1：10cm ---> class 2
样本2：20cm ---> class 2 样本3：30cm ---> class 1 通过给出的数据，我们可以算出以下参数：mean : 20
std : 8.2 我们对数据进行标准化，得到以下：样本1：-1.21 ---> class 2
样本2：0 ---> class 2 样本3：1.21 ---> class 1 现在我们对数据做一个假设结论，当小于0.6的就归到class 2，反之就归类到 class 1。这个假设看起来比较有意义，符合数据分布。接下来，我们看看测试集的样本：
样本4：5cm ---> class ?
样本5：6cm ---> class ? 样本6：7cm ---> class ? 这是“未标准化的”数据，如果我们不对它们进行标准化，那按我们刚刚的假设，那它们都属于class 1了？肯定不可能是吧，好的，那现在假如我们“重新”对它们计算参数，注意了，这里我们是针对测试集计算参数！我们将测试集标准化后，得到了一下：
样本4：-1.21
样本5：0 样本6：1.21 巧了，和刚刚训练集得到的一模一样。然后我们用我们刚刚训练集训练得到的结论，对它们分类：样本4：-1.21 ---> class 2
样本5：0 ---> class 2 样本6：1.21 ---> class 1 奇怪的事情发生了，感觉不太对是吧？那我们用训练集得到的参数对它们进行标准化呢：
样本4：-1.837
样本5：-1.715 样本6：-1.592 按我们开始的假设结论进行分类：样本4：-1.837 ---> class 2
样本5：-1.715 ---> class 2 样本6：-1.592 ---> class 2 这下似乎看起来有意义多了，我们训练集似乎训练了一个比较说的通的模型（刚刚的假设结论~）。所以，你经常看到为什么大家在说，如果对test_data进行fit_transform()就会"overfitting"就是这么来的。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「yyhhlancelot」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/yyhhlancelot/article/details/85097656