引用文章: 有關StandardScaler的transform和fit_transform方法
https://www.jianshu.com/p/2a635d9e894d

fit_tranform簡單來說就是將數據歸一化后返回轉換后的數據

fit_transform:

Signature: StandardScaler.fit_transform(self, X, y=None, **fit_params) Docstring: Fit to data, then transform it.Fits transformer to X and y with optional parameters fit_params and returns a transformed version of X.Parameters ---------- X : numpy array of shape [n_samples, n_features]Training set.y : numpy array of shape [n_samples]Target values.Returns ------- X_new : numpy array of shape [n_samples, n_features_new]Transformed array. File: c:\users\huawei\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\sklearn\base.py Type: function

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python sklearn.preprocessing.standardScaler 的transform和fit_transform方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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