为什么要标准化？如何标准化？
内容
fit_transform 和 transform 的区别
这两个方法都用于对数据进行转换，但它们的适用场景和作用略有不同。
1. fit_transform()
- 作用：对数据执行拟合（fit）和转换（transform）操作。
- 用法：用于训练数据，计算均值和标准差等统计量，并基于这些统计量对数据进行转换。
适用场景：
- 当你第一次对训练数据进行标准化或其他转换时使用，因为它会同时计算统计量并转换数据。
示例：
x_train_standardized = scaler.fit_transform(x_train)
- 步骤：
- 拟合：计算训练数据
x_train的均值和标准差。 - 转换：使用计算出的均值和标准差，将
x_train标准化。
- 拟合：计算训练数据
2. transform()
- 作用：对数据仅进行转换，不再重新计算统计量。
- 用法：对测试数据或其他新数据进行转换时使用，必须基于训练数据的统计量（均值和标准差），以保持一致性。
适用场景：
- 对测试集或新数据进行转换时使用，以避免数据泄漏（不能用测试数据拟合统计量）。
示例：
x_test_standardized = scaler.transform(x_test)
- 步骤：
- 使用在
x_train上拟合得到的均值和标准差，对x_test进行转换。 - 不会重新计算均值和标准差，确保训练数据和测试数据使用同样的转换标准。
- 使用在
主要区别总结：
| 方法 | fit_transform() |
transform() |
|---|---|---|
| 用途 | 计算统计量并转换数据 | 使用已有统计量转换数据 |
| 使用对象 | 训练数据 | 测试数据或新数据 |
| 是否计算统计量 | 是（如均值、标准差） | 否（使用已计算的统计量） |
为什么需要区别这两个方法？
- 避免数据泄漏：测试数据不能用于拟合，否则模型会提前知道测试数据的信息，导致不公平的评估结果。
- 保持一致性：训练集和测试集必须用同样的统计量进行转换，确保模型能够正确评估和泛化。
完整代码示例：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 创建示例数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [0, 1, 0, 1]
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=42)
# 初始化标准化器
scaler = StandardScaler()
# 对训练数据拟合并转换
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
# 对测试数据进行转换（使用训练数据的统计量）
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
print("X_train_scaled:", X_train_scaled)
print("X_test_scaled:", X_test_scaled)
总结
fit_transform：用于训练数据，计算统计量并转换数据。transform：用于测试数据或新数据，只进行转换，确保与训练数据保持一致。