Что делает метод "fit"в scikit-learn? [закрытый]
не могли бы вы объяснить, что делает метод "fit" в scikit-learn? Почему это полезно?
Я новичок в машинном обучении и scikit-learn.
1 ответов
в двух словах: сторона равна обучение. Затем, после обучения, модель можно использовать для предсказаний, обычно с .predict() вызов метода.
разработки: установка вашей модели (т. е. использование .fit() метод on) данные обучения по существу являются обучающей частью процесса моделирования. Он находит коэффициенты для уравнения, заданного с помощью используемого алгоритма (например, umutto это пример линейной регрессии, выше).
затем для классификатора вы можете классифицировать входящие точки данных (из тестового набора или иначе) с помощью predict метод. Или, в случае регрессии, ваша модель будет интерполировать / экстраполировать, когда predict используется для входящих данных.
также следует отметить, что иногда номенклатура " fit " используется для методов немашинного обучения, таких как скалеры и другие шаги предварительной обработки. В этом в случае, вы просто "применяете" указанную функцию к своим данным, как в случае с min-max scaler, TF-IDF или другим преобразованием.
Примечание: вот несколько ссылок...