了解应用于数据帧的变换

Question

我正在查看此link中的代码，但是对于为什么在代码中使用transform的原因却非常迷惑，如下所示。有人可以解释为什么如此使用它吗？

thresholds = sort(model.feature_importances_)
for thresh in thresholds:
    # select features using threshold
    selection = SelectFromModel(model, threshold=thresh, prefit=True)
    select_X_train = selection.transform(X_train) ####What is this doing? 
    # train model
    selection_model = XGBClassifier()
    selection_model.fit(select_X_train, y_train)
    # eval model
    select_X_test = selection.transform(X_test)
    y_pred = selection_model.predict(select_X_test)

谢谢

Answer 1

通常与sklearn：

fit()：用于从训练数据中学习模型参数

transform()：使用从fit（）方法学到的参数来生成转换后的数据集（不更改学到的参数）

fit_transform()：fit（）和transform（）在同一数据集上的组合

因此，在此示例中，训练数据在被selection模型训练之前，正在通过称为XGBClassifier的模型进行转换