【问题标题】：Why can't we use single object for both dependent and independent matrices in Feature Scaling?为什么我们不能在特征缩放中对依赖矩阵和独立矩阵都使用单个对象？
【发布时间】：2020-04-15 07:22:52
【问题描述】：
sc_X = StandardScaler()
sc_Y = StandardScaler()
X = sc_X.fit_transform(X)
Y = sc_Y.fit_transform(Y)
为什么我们不能使用单个 StandardScaler() 对象来同时拟合 X 和 Y？
【问题讨论】：
标签：
python
machine-learning
svm
data-science
non-linear-regression
【解决方案1】：
您实际上是将两个值都发送到X。 fit_transform 为 Y，默认值为 None。你需要一起发送
sc = StandardScaler()
sc_transform(X=X, y=Y)
【解决方案2】：
StandardScaler 正在转换您的数据，使其分布的平均值为 0，标准差为 1。
所以我在同一方法中拟合不同的 2 个数据是没有意义的。