机器学习之转换器，预估器

本节课主要讲述了特征工程以及分类算法中共同拥有的转换器/估计器工作原理
1.特征工程：转换器fit-transform,分类算法：预估器

3.1.1 转换器 - 特征工程的父类
1 实例化 (实例化的是一个转换器类(Transformer))
2 调用fit_transform(对于文档建立分类词频矩阵，不能同时调用)
标准化：
(x - mean) / std
fit_transform()
fit() 计算 每一列的平均值、标准差
transform() (x - mean) / std进行最终的转换

估计器(estimator)
1 实例化一个estimator
2 estimator.fit(x_train, y_train) 计算
—— 调用完毕，模型生成
3 模型评估：
1）直接比对真实值和预测值
y_predict = estimator.predict(x_test)
y_test == y_predict
2）计算准确率
accuracy = estimator.score(x_test, y_test)
训练集特征值，测试集特征值，训练集目标值，测试集目标值
x_train, x_test, y_train, y_test