预测新数据集时：scaler.fit_transform与transform该如何选择？

核心结论 #

必须使用 scaler.transform(new_dataset)，绝对不能用 fit_transform

为什么两者结果不同？ #

• fit_transform 会针对新数据集重新计算均值、标准差等统计量，再用这些新统计量做标准化。但你的Lasso模型是基于训练数据的统计量训练出来的，新数据用自己的统计量会导致数据分布和训练时完全脱节，预测结果毫无意义。
• transform 是直接复用训练阶段已经计算好的统计量来处理新数据，这样新数据的分布和训练数据保持一致，模型的预测逻辑才能正常工作。

额外修正：你的多项式转换代码也有问题 #

处理新数据时，你用了 loaded_converter.fit_transform(campaign)，这也是错误的。正确做法是用 loaded_converter.transform(campaign)——多项式转换器的特征生成规则是基于训练数据确定的，重新fit新数据会生成和训练时不匹配的特征，模型根本无法正确处理。

修正后的预测代码：

campaign = [[149,22,12]]
transformed_data = loaded_converter.transform(campaign)  # 替换为transform
scaled_data = loaded_scaler.transform(transformed_data)
loaded_model.predict(scaled_data)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shubham kawde