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讲清楚fit_transform()和transform()的区别及说明

作者:微电子学与固体电子学-俞驰

这篇文章主要介绍了讲清楚fit_transform()和transform()的区别及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

fit_transform()和transform()的区别

网上抄来抄去都是一个意思,

fit_transform是fit和transform的组合

我们知道fit(x,y)在新手入门的例子中比较多,但是这里的fit_transform(x)的括号中只有一个参数,这是为什么呢?

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

解释为什么出来fit_transform()这个东西

下面是重点:

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!!!

 sklearn里的封装好的各种算法都要fit、然后调用各种API方法,transform只是其中一个API方法,所以当你调用除transform之外的方法,必须要先fit,为了通用的写代码,还是分开写比较好 

也就是说,这个fit相对于transform而言是没有任何意义的,但是相对于整个代码而言,fit是为后续的API函数服务的,所以fit_transform不能改写为transform。

下面的代码用来举例示范

数据集是代码自动从网上下载的

如果把下面的乳腺癌相关的机器学习代码中的fit_transform改为transform,编译器就会报错。

(下面给出的是无错误的代码)

# coding: utf-8
# 导入pandas与numpy工具包。
import pandas as pd
import numpy as np
 
# 创建特征列表。
column_names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape', 'Marginal Adhesion', 'Single Epithelial Cell Size', 'Bare Nuclei', 'Bland Chromatin', 'Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class']
# 使用pandas.read_csv函数从互联网读取指定数据。
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', names = column_names )
 
# 将?替换为标准缺失值表示。
data = data.replace(to_replace='?', value=np.nan)
# 丢弃带有缺失值的数据(只要有一个维度有缺失)。
data = data.dropna(how='any')
 
# 输出data的数据量和维度。
data.shape
 
 
# In[2]:
 
 
# 使用sklearn.cross_valiation里的train_test_split模块用于分割数据。
from sklearn.cross_validation import train_test_split
 
# 随机采样25%的数据用于测试,剩下的75%用于构建训练集合。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[column_names[1:10]], data[column_names[10]], test_size=0.25, random_state=33)
# print "data[column_names[10]]",data[column_names[10]]
 
 
# 查验训练样本的数量和类别分布。
y_train=pd.Series(y_train)
y_train.value_counts()
 
# 查验测试样本的数量和类别分布。
y_test=pd.Series(y_test)
y_test.value_counts()
 
 
# 从sklearn.preprocessing里导入StandardScaler。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 从sklearn.linear_model里导入LogisticRegression与SGDClassifier。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
 
 
 
 
 
 
 
#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 = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)
 
#
 
# 初始化LogisticRegression与SGDClassifier。
lr = LogisticRegression()
sgdc = SGDClassifier()
 
# 调用LogisticRegression中的fit函数/模块用来训练模型参数。
lr.fit(X_train, y_train)
# 使用训练好的模型lr对X_test进行预测,结果储存在变量lr_y_predict中。
lr_y_predict = lr.predict(X_test)
 
# 调用SGDClassifier中的fit函数/模块用来训练模型参数。
sgdc.fit(X_train, y_train)
# 使用训练好的模型sgdc对X_test进行预测,结果储存在变量sgdc_y_predict中。
sgdc_y_predict = sgdc.predict(X_test)
 
 
 
 
# 从sklearn.metrics里导入classification_report模块。
from sklearn.metrics import classification_report
 
# 使用逻辑斯蒂回归模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果。
print ("Accuracy of LR Classifier:", lr.score(X_test, y_test))
# 利用classification_report模块获得LogisticRegression其他三个指标的结果。
print (classification_report(y_test, lr_y_predict, target_names=['Benign', 'Malignant']))
 
 
 
# 使用随机梯度下降模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果。
print 'Accuarcy of SGD Classifier:', sgdc.score(X_test, y_test)
# 利用classification_report模块获得SGDClassifier其他三个指标的结果。
print classification_report(y_test, sgdc_y_predict, target_names=['Benign', 'Malignant'])
 
 
 

会得到报错信息:

AttributeError: 'StandardScaler' object has no attribute 'mean_'

有的版本报错更加直接:

sklearn.exceptions.NotFittedError: This StandardScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.

原因就是因为代码中的fit_transform函数被改为了transform函数。

所以总结

fit_transform与transform运行结果一致,但是fit与transform无关,只是数据处理的两个环节,fit是为了程序的后续函数transform的调用而服务的,是个前提条件。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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