1. Fit()
El método fit() es uno de los métodos más utilizados en Python para ajustar un modelo a los datos. Este método se utiliza para calcular los parámetros internos del modelo en función de los datos de entrenamiento proporcionados. En otras palabras, el método fit() «entrena» el modelo para que pueda hacer predicciones precisas.
El método fit() se utiliza en muchos algoritmos de aprendizaje automático, como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, etc. Este método toma como entrada los datos de entrenamiento y ajusta los parámetros internos del modelo para que se ajusten a los datos proporcionados.
Por ejemplo, si estamos utilizando un modelo de regresión lineal para predecir el precio de una casa en función de sus características, el método fit() calculará los coeficientes de la regresión lineal que mejor se ajusten a los datos de entrenamiento.
2. Transform()
El método transform() se utiliza para aplicar las transformaciones aprendidas por el modelo ajustado a nuevos datos. En otras palabras, este método toma como entrada nuevos datos y los transforma según las transformaciones aprendidas durante el ajuste del modelo.
El método transform() se utiliza después de ajustar el modelo utilizando el método fit(). Toma como entrada los nuevos datos y los transforma según las transformaciones aprendidas durante el ajuste del modelo.
Por ejemplo, si hemos ajustado un modelo de regresión lineal utilizando el método fit() y queremos predecir el precio de una nueva casa, podemos utilizar el método transform() para transformar las características de la nueva casa según las transformaciones aprendidas durante el ajuste del modelo.
3. Fit_transform()
El método fit_transform() combina los pasos de ajuste y transformación en un solo método. Este método se utiliza cuando queremos ajustar el modelo a los datos de entrenamiento y transformar los datos de entrenamiento al mismo tiempo.
El método fit_transform() toma como entrada los datos de entrenamiento y realiza tanto el ajuste del modelo como la transformación de los datos de entrenamiento. Devuelve los datos transformados.
Este método es útil cuando queremos ajustar el modelo y transformar los datos de entrenamiento al mismo tiempo, ya que evita tener que llamar a los métodos fit() y transform() por separado.
Por ejemplo, si estamos utilizando un modelo de regresión logística y queremos ajustar el modelo a los datos de entrenamiento y transformar los datos de entrenamiento al mismo tiempo, podemos utilizar el método fit_transform() para lograrlo.
Los métodos fit(), transform() y fit_transform() son métodos importantes en Python para ajustar modelos de aprendizaje automático a los datos y transformar los datos según las transformaciones aprendidas durante el ajuste del modelo. El método fit() se utiliza para ajustar el modelo a los datos de entrenamiento, el método transform() se utiliza para transformar nuevos datos según las transformaciones aprendidas y el método fit_transform() combina los pasos de ajuste y transformación en un solo método.
