[Kaggle] fit->transform과 fit_transform 차이

fit과 transform 또는 fit_transform 메서드의 결과가 달라지는 경우는 주로 Scikit-Learn 또는 다른 머신러닝 라이브러리에서 특징 추출 또는 전처리 단계에서 발생할 수 있습니다. 이 두 메서드는 데이터를 다루는 방식에 차이가 있으므로 주의해서 사용해야 합니다.

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fit과 transform을 따로 하는 경우

fit 메서드: 모델이나 전처리 과정을 학습할 때 사용합니다. 예를 들어, 데이터의 평균과 표준 편차를 계산하여 정규화를 수행하거나, PCA 주성분 분석을 사용하여 데이터 차원을 축소할 때 fit 메서드를 호출합니다.

transform 메서드: fit 메서드에서 학습한 모델 또는 파라미터를 사용하여 실제 데이터를 변환합니다. fit에서 학습한 내용을 기반으로 데이터를 변환하는데 사용됩니다.

이 두 메서드를 따로 사용하는 경우, 학습 단계와 변환 단계가 분리되어 다른 데이터셋에 동일한 변환을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 학습 데이터에서 추출한 통계 정보를 기반으로 테스트 데이터를 변환할 수 있습니다.

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fit_transform을 사용하는 경우

fit_transform 메서드는 학습과 변환을 동시에 수행합니다. 즉, 데이터를 학습하고 변환하는 단일 메서드로 사용됩니다. 주로 데이터의 차원을 축소하거나 다른 전처리 작업을 수행할 때 사용됩니다.
fit_transform을 사용하면 학습 단계에서 계산한 내용을 기반으로 데이터를 즉시 변환할 수 있으므로 코드가 간결해질 수 있습니다. 그러나 주의해야 할 점은 학습 데이터에만 적용되는 파라미터를 계산하고 학습하는 과정이므로 학습 데이터와 동일한 파라미터를 사용하여 테스트 데이터를 변환할 때만 사용해야 합니다.

따라서 fit과 transform을 따로 사용하면 학습과 변환을 분리하여 재사용 가능하며, fit_transform은 학습과 변환을 한 번에 수행하여 코드를 간결하게 만들 수 있지만 주의가 필요합니다. 결과는 파라미터 계산 방식에 따라 달라질 수 있으며, 어떤 방식을 선택할지는 작업의 목적과 요구사항에 따라 다를 것입니다.