【机器学习】.fit_transform()跟.transform()的区别
在scikit-learn中，.fit_transform()和.transform()是特征转换类（如OneHotEncoder、StandardScaler等）的两个常用方法，它们在处理数据时有不同的作用和用途：
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.fit_transform(X):- 这个方法结合了拟合（fit）和转换（transform）两个步骤。
- 首先，它使用数据集
X来拟合（训练）转换器，学习转换器所需的参数，例如OneHotEncoder需要知道所有可能的类别。 - 然后，它立即对相同的数据集
X应用转换。 - 通常在训练数据上使用，以确保转换器学习到的参数来自于训练数据，然后可以应用于测试数据或其他未见过的数据。
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.transform(X):- 这个方法只执行转换操作，不对转换器进行拟合。
- 它使用已经拟合好的转换器（即已经学习到的参数）来转换数据集
X。 - 通常在测试数据或新的、未见过的数据上使用，因为你需要使用训练数据拟合得到的参数来保持一致性。
区别和使用场景：
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数据拟合：
.fit_transform(X)：既拟合数据，也转换数据。.transform(X)：只转换数据，不拟合。
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参数学习：
.fit_transform(X)：在学习参数的同时转换数据，参数是针对训练数据集X学习的。.transform(X)：使用已经学习到的参数来转换数据，参数不是从这个数据集X学习的。
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使用顺序：
.fit_transform(X)：通常在训练阶段使用一次，以确保模型参数与训练数据一致。.transform(X)：在训练阶段之后使用，用于转换训练数据以外的其他数据。
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数据应用：
.fit_transform(X)：应用于训练数据，以确保模型参数与训练数据相匹配。.transform(X)：应用于训练数据之外的数据，如验证集、测试集或实时数据。
示例：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 创建转换器实例
encoder = OneHotEncoder()
# 训练数据
train_data = [['low', 'age'], ['medium', 'age'], ['high', 'age']]
# 测试数据
test_data = [['medium', 'income'], ['high', 'income']]
# 使用.fit_transform()拟合训练数据并转换
encoded_train = encoder.fit_transform(train_data)
# 使用.transform()只转换测试数据
encoded_test = encoder.transform(test_data)
# 打印结果
print("Encoded Train Data:\n", encoded_train)
print("Encoded Test Data:\n", encoded_test)
输出：
Encoded Train Data:
[[1. 0. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0.]]
Encoded Test Data:
[[0. 1. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0.]]
在这个例子中，.fit_transform()用于训练数据来学习类别并转换它们，而.transform()用于测试数据，应用从训练数据中学到的类别进行转换。如果尝试在训练数据之前使用.transform()，将会得到一个错误，因为转换器还没有学习到必要的参数。
以上实例输出结果的原理：
在您提供的代码中，OneHotEncoder 默认将每个特征的每个唯一值转换成一个二进制特征，其中1表示该类别存在，0表示不存在。由于OneHotEncoder默认是稀疏矩阵输出，所以encoded_train和encoded_test实际上是稀疏矩阵。当我们打印这些稀疏矩阵时，通常会看到它们的压缩表示形式。
在您的输出中，训练数据和测试数据的编码结果可能看起来不一致，这是因为训练数据中的类别和测试数据中的类别不完全匹配。让我们逐步分析您的输出：
Encoded Train Data:
[[1. 0. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0.]]
这里，训练数据中的三个样本被转换成了五个特征（因为有五个唯一值：['low', 'medium', 'high', 'age', 'income']）。每个样本只有一个特征是1，表示该样本属于对应的类别。例如，第一个样本是['low', 'age']，所以第一个和第四个特征是1，其余是0。
Encoded Test Data:
[[0. 1. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0.]]
对于测试数据，我们有两个样本，每个样本有两个特征是1。例如，第一个样本是['medium', 'income']，所以在第二个和第五个特征上是1，其余是0。
然而，您的输出结果似乎假设了训练数据和测试数据中有相同的类别，这在实际情况中可能不是真的。如果测试数据中有训练数据中未出现过的类别，OneHotEncoder默认会抛出一个错误。为了避免这个错误，我们应该在创建OneHotEncoder实例时设置handle_unknown='ignore'参数，这样对于未知的类别，编码器会输出全0。
正确的代码应该像这样：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 创建转换器实例，设置 handle_unknown='ignore' 以忽略未知类别
encoder = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
# 训练数据
train_data = [['low', 'age'], ['medium', 'age'], ['high', 'age']]
# 测试数据
test_data = [['medium', 'income'], ['high', 'income']]
# 使用.fit_transform()拟合训练数据并转换
encoded_train = encoder.fit_transform(train_data)
# 使用.transform()只转换测试数据
encoded_test = encoder.transform(test_data)
# 打印结果
print("Encoded Train Data:\n", encoded_train.toarray())
print("Encoded Test Data:\n", encoded_test.toarray())
输出：
Encoded Train Data:
[[0. 1. 0. 1.]
[0. 0. 1. 1.]
[1. 0. 0. 1.]]
Encoded Test Data:
[[0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0.]]
这样，无论训练数据还是测试数据，未知类别都会被编码为全0。如果测试数据中有未知类别，它们将被安全地处理，而不会引发错误。