转换器与预估器

转换器（transform）

• fit_transform():输入数据直接转换
• fit():输入数据，但不做事情 + transform():进行数据的转换

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = [[1,2,3],[4,5,6]]
s = StandardScaler()

print('fit:',s.fit(data))
print('transform:',s.transform(data))

print(s.fit_transform(data))
# 运行结果
fit: StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
transform: [[-1. -1. -1.]
 [ 1.  1.  1.]]
[[-1. -1. -1.]
 [ 1.  1.  1.]]

估计器（机器学习算法的实现）

流程：

1. 输入数据（x_train、y_train）调用fit(x_train、y_train)
2. 输入与测试集的数据
   1. y_predict = predict(x_test)
   2. 预测的准确率：score(x_test,y_test)