Вопрос или проблема
Это последующий вопрос к: Какая разница между fit и fit_transform в моделях scikit-learn?
Я хочу узнать, зачем вообще использовать fit, когда у нас есть fit_transform, который намного быстрее, чем использование fit и transform отдельно? Ведь после обучения всегда будет трансформация обучающих данных. Есть ли какой-то смысл у использования fit самостоятельно?
Это, вероятно, довольно редко, когда нужно использовать fit вместо fit_transform для sklearn трансформера. Тем не менее, имеет смысл держать метод отдельно: обучение трансформера означает изучение релевантной информации о данных, в то время как трансформация создает измененный набор данных. Обучение все еще имеет смысл для sklearn предсказателей, и только некоторые из них (особенно кластеризаторы и детекторы выбросов) предоставляют комбинированный метод fit_predict.
Я могу вспомнить по крайней мере один случай, когда трансформер обучен, но не (сразу же) трансформирует данные, но это внутренний случай. В KBinsDiscretizer, если encode="onehot", то создается внутренний экземпляр OneHotEncoder, и во время fit для дискретизатора кодировщик обучается (на фиктивных данных) только для подготовки к трансформации будущих данных. Трансформация данных, переданных KBinsDiscretizer.fit, была бы избыточной на этом этапе.
Наконец, один комментарий к вашему посту:
у нас есть
fit_transform, который намного быстрее, чем использованиеfitиtransformотдельно
В большинстве (но не во всех) случаях fit_transform буквально то же самое, что и fit(X, y).transform(X), так что это не будет быстрее.
Также очень удобно сначала fit все данные, а затем в цикле обучения глубоким обучением transform только текущую партию. В противном случае вам придется хранить все массивы в памяти, а в зависимости от объема данных и количества категорий это может стать довольно большим!
.
Ответ или решение
Вопрос о выборе между использованием методов fit и fit_transform в библиотеке scikit-learn является важным аспектом в работе с трансформерами и предсказателями в машинном обучении. Для того чтобы понять, почему может иметь смысл использовать fit, даже если fit_transform в некоторых случаях выглядит более логичным решением, рассмотрим этот вопрос более подробно.
Теория
Метод fit используется для обучения модели или трансформера на данных. Это этап, на котором алгоритм "учится" понимать важные характеристики входных данных для дальнейшей обработки или предсказания. Метод fit_transform, в свою очередь, объединяет два этапа: обучение и трансформацию данных. На первый взгляд, fit_transform может показаться более удобным, особенно когда требуется быстро получить преобразованный набор данных после обучения.
Однако важно понимать, что fit и transform выполняют две логически различных задачи. fit применяют, когда необходимо подготовить модель к работе на новом наборе данных, а transform используется для преобразования новых данных с использованием полученной на этапе fit информации.
Пример
Рассмотрим использование весьма популярного класса KBinsDiscretizer, который выполняет дискретизацию данных. Внутри него, для опции encode="onehot", создаётся экземпляр OneHotEncoder, который обучается на фиктивных данных. Здесь fit используется для подготовки OneHotEncoder, тогда как непосредственно трансформация данных не выполняется на данном этапе. Применение fit, а не fit_transform, позволяет эффективно управлять шагами трансформации и избежать излишних вычислений.
Применение
Одним из ключевых моментов, где fit действительно обретает серьёзное преимущество, является работа с большим объёмом данных, например, в глубоких нейронных сетях. Здесь разумно сначала обучить модель на всем доступном объёме данных, а затем на каждом этапе обучения применять transform только к текущему батчу данных. Это позволяет более грамотно управлять ресурсами и поэтому является особенно актуальным в условиях ограничения памяти.
Также важно упомянуть, что в большинстве случаев fit_transform идентичен по времени выполнения fit(X, y).transform(X). Таким образом, фактор скорости не должен быть решающим в выборе между этими методами.
Заключение
Таким образом, использование fit может быть оправдано в контексте, где необходимо разделить процесс обучения и трансформации для организации более сложных задач или оптимизации использования ресурсов. Важно выбирать нужный метод в зависимости от конкретных контекстов и задач, стоящих перед командой разработки.