K-평균(실습#2) 의 fit, fit_transform 질문입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
따숩게님, 질문 주셔서 감사합니다.

StandardScaler()와 KMeans()와 같은 사이킷런 라이브러리에서 제공하는 메서드를 사용할 때 fit과 fit_transform의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

fit 메서드는 데이터에 대한 학습만을 수행합니다. 즉, 데이터를 바탕으로 필요한 통계치(예를 들어, 평균과 표준편차 등)를 계산하고 모델을 학습시키는데 사용됩니다.
fit_transform 메서드는 학습을 수행하는 동시에, 학습된 파라미터로 데이터를 변환하는 작업도 거칩니다. 예를 들어, StandardScaler의 경우 학습 데이터를 표준화하는 과정으로, 각 특성의 평균을 0, 표준편차를 1로 만드는 변환을 수행합니다.

KMeans 알고리즘의 경우,
- fit은 클러스터 중심을 계산하고 데이터를 클러스터에 할당하는 과정을 거칩니다.
- fit_transform은 fit을 수행하고, 추가로 각 데이터 포인트를 클러스터 중심으로부터의 거리로 변환하는 과정을 포함합니다.

따라서 fit과 fit_transform을 사용할 때에는, 만약 변환된 데이터를 바로 사용하고 싶다면 fit_transform을, 단순히 모델을 학습시키기만 하고 싶다면 fit을 사용하면 됩니다. 다만, fit_transform은 일반적으로 학습 데이터에만 적용하고, 테스트 데이터는 따로 transform 메서드를 통해 변환하는 것이 일반적입니다. 이는 데이터의 정보 누설을 막고 모델의 일반화 능력을 평가하는 데 도움이 되기 때문입니다.

질문에 대한 답이 되었길 바라며, 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 문의해주시기 바랍니다.