python sklearn中的fit方法

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我问自己关于sklearn中的fit方法的各种问题。

问题1：当我这样做时：

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
model = TruncatedSVD()
svd_1 = model.fit(X1)
svd_2 = model.fit(X2)

在此过程中，变量模型的内容是否发生任何变化？

问题2：当我这样做时：

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
model = TruncatedSVD()
svd_1 = model.fit(X1)
svd_2 = svd_1.fit(X2)

svd_1怎么了？换句话说，svd_1已经安装好了，我又重新安装了它，那么它的组件正在发生什么？

回答：

问题1：在此过程中，变量模型的内容是否发生任何变化？

是。该fit方法修改对象。并且它返回对该对象的引用。因此，保重！在第一个例子中的所有三个变量model，vd_1和svd_2实际上指的是同一个对象。

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
model = TruncatedSVD()
svd_1 = model.fit(X1)
svd_2 = model.fit(X2)
print(model is svd_1 is svd_2)  # prints True

问题2： svd_1发生了什么？

model并svd_1指向同一对象，因此第一个示例和第二个示例之间绝对没有区别。

结束语： 在这两个示例中，都发生了如David Maust的回答所指出的结果fit(X1)被覆盖的情况。如果要使两个不同的模型适合两个不同的数据集，则需要执行以下操作：fit(X2)

svd_1 = TruncatedSVD().fit(X1)
svd_2 = TruncatedSVD().fit(X2)

以上是 python sklearn中的fit方法 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/409791.html

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