¿Cuál es la diferencia entre fit, transform y fit_transform en python cuando se usa sklearn?

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Solución:

La parte confusa es encajar y transformar.

 #here fit method will calculate the required parameters (In this case mean)
 #and store it in the impute object
 imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])
 X[:, 1:3]=imputer.transform(X[:, 1:3]) 
 #imputer.transform will actually do the work of replacement of nan with mean.
 #This can be done in one step using fit_transform

Imputer se utiliza para reemplazar los valores que faltan. El método fit calcula los parámetros mientras que el método fit_transform cambia los datos para reemplazar esos NaN con la media y genera una nueva matriz X.

# Imports library
from sklearn.preprocessing import Imputer

# Create a new instance of the Imputer object
# Missing values are replaced with NaN
# Missing values are replaced by the mean later on
# The axis determines whether you want to move column or row wise
imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean',axis=0)

# Fit the imputer to X
imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])

# Replace in the original matrix X
# with the new values after the transformation of X
X[:, 1:3]=imputer.transform(X[:, 1:3]) 

Comenté el código para ti, espero que esto tenga un poco más de sentido. Debe pensar en X como una matriz que debe transformar para no tener más NaN (valores faltantes).

Consulte la documentación para obtener más información.

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