scikit-learn中fit_transform会改变原始数据吗

在 Python 的 scikit-learn 库中，fit_transform 方法通常用于数据预处理阶段，比如在标准化、归一化、进行主成分分析（PCA）或其他转换时使用。这个方法同时执行 fit 方法和 transform 方法：

fit：计算训练数据的统计信息，如均值和标准差（对于标准化）、最小值和最大值（对于归一化）等，这是为了以后的数据转换做准备。
transform ：根据 fit 阶段得到的统计信息，转换训练数据，使数据变换到指定的格式。

改变原始数据？

关于 fit_transform 是否改变原始数据，这取决于你的操作方式：

不直接改变原始数据 ：通常情况下，fit_transform 作用于原始数据的拷贝，不会直接修改传入的数据数组。它返回一个新的数组，其中的数据是转换后的结果。原始数据在物理上不会被改变，除非你显式地对原始数据赋值。

示例：

python 复制代码

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

data = np.array([[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]])
scaler = StandardScaler()
transformed_data = scaler.fit_transform(data)

print("Original data:")
print(data)
print("Transformed data:")
print(transformed_data)

在这个例子中，transformed_data 包含了归一化后的数据，而 data 保持不变。如果你希望更新原始数据，你需要手动赋值：

python 复制代码

data = transformed_data

应用场景

在机器学习和数据科学的实际应用中，通常推荐不直接修改原始数据，而是保留一个未经修改的副本。这样做可以帮助你对照检查、错误排查和试验不同的数据预处理策略。使用 fit_transform 时，最好是在数据拷贝上操作，或者将转换后的数据保存到新的变量中。

总结来说，fit_transform 本身不会改变输入给它的原始数据，除非你进行了额外的赋值操作。这样的设计有助于保护数据不被意外修改，同时允许灵活的数据管理和处理。