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: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard…

来自:泡泡糖nana 来自:俞驰 1. fit_transform是fit和transform的组合. 2. fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法,fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法,比如降维.特征提取.标准化. 3. fit和transform没有任何关系,之所以出来这么个函数名,仅仅是为了写代码方便,所以会发现transform()和fit_transform()的运行结果是一样的. 注意:运行结果一模一样不代表这两个函数可以互相替换,绝对不可以!transform函数是一…

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…

https://blog.csdn.net/anecdotegyb/article/details/74857055 先fit_transform 后transform,不然会报错.…

在根据机器学习书中提供的实例中,看到需要对训练和测试的特征数据进行标准化. 但是使用的是有两个函数, 对于训练数据,使用的是fit_transform()函数 对于测试数据,使用的是tansform()函数,所以搞不懂是什么区别,书上又没有解释.把问题记录在这.…

Gameobject是一个类型,所有的游戏物件都是这个类型的对象. gameobject是一个对象, 就跟java里面的this一样, 指的是这个脚本所附着的游戏物件 public class ShowSliderValue : MonoBehaviour { private GameObject obje; //定义GameObject类型的指针 void Start(){ Text lal =gameObject.GetComponent<Text> (); //通过gameObject获…

1. position是根据世界原点为中心 2. localPosition是根据父节点为中心,如果没有父节点,localpositon和position是没有区别的 3.选中一个物体左上角Global和Local切换看物体世界坐标轴和本地坐标轴 using UnityEngine; using System.Collections; public class TestPostiton : MonoBehaviour { void OnGUI() { , , , ), "世界坐标移动"…

预处理 1. 删除缺失值 a. 删除行即样本(对于样本如果输出变量存在缺失的则直接删除该行,因为无法用该样本训练) b. 删除列,即特征(采用这种删除方式,应保证训练集和验证集都应当删除相同的特征) cols_with_missing = [col for col in original_data.columns if original_data[col].isnull().any()] redued_original_data = original_data.drop(cols_with_mi…

https://blog.csdn.net/zlrai5895/article/details/79560353 多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset). 1. 编码输出便签多类分类问题与二类分类问题类…

一.Standardization 方法一:StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler sds = StandardScaler() sds.fit(x_train) x_train_sds = sds.transform(x_train) x_test_sds = sds.transform(x_test) 方法二:MinMaxScaler  特征缩放至特定范围 , default=(0, 1) from sk…