您能否解释一下 scikit-learn 中的“fit”方法的作用？为什么有用？
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简而言之:拟合等于训练。然后，经过训练后，模型就可以用来进行预测了，通常使用 .predict() 方法调用。
详细说明:将模型拟合(即使用 .fit() 方法)训练数据本质上是建模过程的训练部分。它找到通过所使用的算法指定的方程的系数(例如上面的 umutto's 线性回归示例)。
然后，对于分类器，您可以使用 predict 方法对传入的数据点(来自测试集或其他)进行分类。或者，在回归的情况下，当 predict 用于传入数据点时，您的模型将进行插值/外推。
还应注意，有时“拟合”命名法用于非机器学习方法，例如缩放器和其他预处理步骤。在这种情况下，您只是将指定的函数“应用”到您的数据中，就像使用 min-max 缩放器、TF-IDF 或其他转换一样。
注意:这里有几个引用...
关于python - scikit-learn 中的 "fit"方法有什么作用？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45704226/