sklearn小知识

特征缩放：# 为了追求机器学习和最优化算法的最佳性能，我们将特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
sc.fit(X_train) # 估算每个特征的平均值和标准差
sc.mean_ # 查看特征的平均值，由于Iris我们只用了两个特征，所以结果是array([ 3.82857143,  1.22666667])
sc.scale_ # 查看特征的标准差，这个结果是array([ 1.79595918,  0.77769705])
X_train_std = sc.transform(X_train)
# 注意：这里我们要用同样的参数来标准化测试集，使得测试集和训练集之间有可比性
X_test_std = sc.transform(X_test)

FIT,FIT_TRANSFORM,TRANSFORM

• fit(X,y=None)

fit()可以说是scikit-learn中通用的方法，每个需要训练的算法都会有fit()方法，它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法，此处y自然等于None。

fit(X)，表示用数据X来训练PCA模型。

函数返回值：调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X)，表示用X对pca这个对象进行训练。

• fit_transform(X)

用X来训练PCA模型，同时返回降维后的数据。

newX=pca.fit_transform(X)，newX就是降维后的数据。

• transform(X)

将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后，对于新输入的数据，都可以用transform方法来降维。

• inverse_transform()

将降维后的数据转换成原始数据，X=pca.inverse_transform(newX)