在使用PCA和NFC中有三个函数fit，fit_transform，transform区分不清各自的功能。通过测试，勉强了解各自的不同，在这里做一些笔记。

1.fit_transform是fit和transform的混合，相当于先调用fit再调用transform。

2.transform函数必须在fit函数之后调用否则会报错

3.fit_transform返回的是降维之后的结果，而且是对列压缩的

4.fit函数返回的是算法类，但是其成员变量components_是有数据的，而且似乎也是执行算法之后的结果，不过是对行压缩的。将数据转置后代入fit函数，和使用fit_transform得到的结果是不一样的，但是很接近。说明fit也是做了一定的特征提取的，只不过是对行操作的。

至于详细的区别目前没找到有人说明。只是建议使用fit_transform，若要使用fit，注意这个函数是对行压缩的

sklearn中各算法类的fit，fit_transform和transform函数的更多相关文章

  1. Python初探——sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()的区别

    敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: ...

  2. 第十三次作业——回归模型与房价预测&第十一次作业——sklearn中朴素贝叶斯模型及其应用&第七次作业——numpy统计分布显示

    第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模 ...

  3. 决策树在sklearn中的实现

    1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 ...

  4. （数据科学学习手札25）sklearn中的特征选择相关功能

    一.简介 在现实的机器学习任务中,自变量往往数量众多,且类型可能由连续型(continuou)和离散型(discrete)混杂组成,因此出于节约计算成本.精简模型.增强模型的泛化性能等角度考虑,我们常 ...

  5. sklearn中常用数据预处理方法

    1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计 ...

  6. sklearn中的数据预处理和特征工程

    小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是 ...

  7. sklearn中的数据预处理----good!! 标准化 归一化 在何时使用

    RESCALING attribute data to values to scale the range in [0, 1] or [−1, 1] is useful for the optimiz ...

  8. 机器学习实战基础（二十四）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（五） PCA与SVD 之 重要接口inverse_transform

    重要接口inverse_transform  在上周的特征工程课中,我们学到了神奇的接口inverse_transform,可以将我们归一化,标准化,甚至做过哑变量的特征矩阵还原回原始数据中的特征矩阵 ...

  9. 机器学习实战基础（十一）：sklearn中的数据预处理和特征工程（四） 数据预处理 Preprocessing & Impute 之 处理分类特征：编码与哑变量

    处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的 ...

随机推荐

  1. Azure ARM (16) 基于角色的访问控制 (Role Based Access Control, RBAC) - 使用默认的Role

    <Windows Azure Platform 系列文章目录> 今天上午刚刚和客户沟通过,趁热打铁写一篇Blog. 熟悉Microsoft Azure平台的读者都知道,在老的Classic ...

  2. 初学者---AngularJS详解

    AngularJS 简介 AngularJs是一个用于设计动态web应用的结构框架.首先,它是一个框架,不是类库,提供一整套方案用于设计web应用.它不仅仅是一个javascript框架,因为它的核心 ...

  3. BootStrap基礎知識

    BootStrap基礎知識 1. .lead //突出 .text-left //文字居左 .text-right //文字居右 .text-center //文字居中 .text-justify / ...

  4. Eight hdu 1043 八数码问题 双搜

    Eight Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Subm ...

  5. Divisors poj2992

    Divisors Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9940   Accepted: 2924 Descript ...

  6. Drying poj3104（二分）

    Drying Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 7916   Accepted: 2006 Descriptio ...

  7. P1013

    问题 D: P1013 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB提交: 33  解决: 21[提交][状态][讨论版] 题目描述 " 找啊找啊找GF,找到一个好GF,吃顿饭啊拉拉手 ...

  8. SQL Server 锁机制 悲观锁 乐观锁 实测解析

    先引入一些概念,直接Copy其他Blogs中的,我就不单独写了. 一.为什么会有锁 多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题: 1.丢失更新 A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中 ...

  9. Maven打包Jar

    现状 该项目使用了Maven,并且引入了Spring,包含代码.配置文件.Jar包,使用的是IDEA来作为开发工具,项目的产出物是要打包成一个可运行的Jar包.通过IDEA的打包工具也可以打包成功,只 ...

  10. iKcamp出品｜全网最新｜微信小程序｜基于最新版1.0开发者工具之初中级培训教程分享