scikit-learn-де fit, fit_transform және transform әдістері қалай ерекшеленеді?

scikit-learn-да fit, transform және fit_transform әдістері деректерді дайындау және түрлендіру үшін қолданылады, әсіресе түрлендіргіштерде (мысалы, масштабтау, кодтау).

• fit(X, y=None) — трансформерді X деректерімен (және қажет болса y) оқытады. Мысалы, StandardScaler үшін орташа мән мен стандартты ауытқуды есептейді.

• transform(X) — fit кезеңінде есептелген параметрлерді пайдаланып, X деректеріне түрлендіру қолданады. Мысалы, деректерді бұрын есептелген параметрлер бойынша масштабтайды.

• fit_transform(X, y=None) — fit және transform-ты біріктіреді: алдымен трансформерді X-ке оқытады, содан кейін дереу X-ті түрлендіреді.

Мысал:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)           # оқыту жиынтығында параметрлерді есептеу
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)  # масштабтауды қолдану

# немесе қысқаша
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

Осылайша, fit — оқыту, transform — қолдану, fit_transform — оқыту және қолдануды бір қадамда жүзеге асыру.