使用数据集 B 的参数缩放数据集 A
Scaling dataset A with parameters of dataset B
我有一个数据集，我已将其分为训练集和测试集。这意味着当我对它们进行特征缩放时，我应该将数据值缩放到训练集，然后使用相同的比例缩放测试集。特别是，我只想缩放这两组列中的 2 列。
在 Python 中，我可以使用缩放 class 来做到这一点 - 我只需在训练集上调用 fit_transform，然后在测试集上调用 transform。但在 R 中，我不确定最简单的方法。我可以使用 training_set[, 2:3] = scale(training_set[, 2:3]) 将训练集缩放到自身（因为我只想缩放第二列和第三列）。但是我怎样才能将测试集缩放到同样的比例呢？
抱歉，如果之前有人问过这个问题，我对 R 和 Python 都很陌生，可能缺少一些术语来找到我真正想要的东西。
不像@JacobJacox 的解决方案那样通用的快速版本
test_set[,2] = (test_set[,2] - mean(training_set[,2])) / sd(training_set[,2])
test_set[,3] = (test_set[,3] - mean(training_set[,3])) / sd(training_set[,3])
我有一个数据集，我已将其分为训练集和测试集。这意味着当我对它们进行特征缩放时，我应该将数据值缩放到训练集，然后使用相同的比例缩放测试集。特别是，我只想缩放这两组列中的 2 列。
在 Python 中，我可以使用缩放 class 来做到这一点 - 我只需在训练集上调用 fit_transform，然后在测试集上调用 transform。但在 R 中，我不确定最简单的方法。我可以使用 training_set[, 2:3] = scale(training_set[, 2:3]) 将训练集缩放到自身（因为我只想缩放第二列和第三列）。但是我怎样才能将测试集缩放到同样的比例呢？
抱歉，如果之前有人问过这个问题，我对 R 和 Python 都很陌生，可能缺少一些术语来找到我真正想要的东西。
不像@JacobJacox 的解决方案那样通用的快速版本
test_set[,2] = (test_set[,2] - mean(training_set[,2])) / sd(training_set[,2])
test_set[,3] = (test_set[,3] - mean(training_set[,3])) / sd(training_set[,3])