「fit_transform」と「transform」の違いを理解するための、中学生にも分かる図解解説

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はじめに：fit_transformとtransformの基礎

データを機械学習で扱うとき、まず「特徴をどう扱うか」が重要なポイントになります。特に「fit_transform」と「transform」という2つの操作は、前処理の世界の中核を担います。fit_transformは「データを学習して、その結果を使って同じデータを変換する」工程を一度に済ませるものです。一方で transform は、すでに学習済みのパラメータを使って新しいデータを同じ前処理のルールで変換するだけの作業です。

例として標準化(StandardScaler)を挙げてみましょう。訓練データに対して平均と標準偏差を学習し、それを用いて訓練データを標準化します。この「学習+変換」を同時に行うのが fit_transform です。次にテストデータや新しいデータが来たときには、すでに学習済みの平均と標準偏差を使って transform だけを行います。ここがとても重要です。訓練データとテストデータに同じ変換を適用するためには、学習済みのパラメータを再計算せずに使う必要があります。

ここでは中学生にもわかるように、図を頭の中に描くと良いでしょう。例えばりんごの重さを基準に、箱の中身を同じ尺度でそろえるイメージです。fit_transform は「最初の箱を見て学習して、同じ箱の中身をそのルールで整える」作業。transform は「すでに学んだルールを使って、別の箱の中身を同じ配置に整える」作業、という感じです。
このように考えると、データ前処理の全体像が見えやすくなります。

次のセクションでは具体的な使い分けのコツやよくある間違いを、ケーススタディを交えながら紹介します。読者が自分のデータセットに合わせて適切な操作を選べるように、丁寧に説明していきます。

実践での使い分けと注意点

ここからは実務的な手順を詳述します。まずデータを訓練データとテストデータに分けます。訓練データには fit_transform を適用して前処理と学習を同時に行います。テストデータには transform のみを適用します。これによりデータ漏洩を避け、モデルの評価を正確に保つことができます。
さらにパイプラインを使うと、複数の前処理とモデルを一連の流れとして扱えるため、訓練時と予測時の整合性が自然と保たれます。
一方で注意すべき点もいくつかあります。例えば OneHotEncoder の場合、未知のカテゴリに対応するために handle_unknown='ignore' を設定するなど、事前に設計をしておかないと新しいデータでエラーが出ることがあります。

以下は fit_transform と transform の違いを要約した小さな表です。
データ前処理の実務では、どちらを使うかを状況に合わせて選ぶ判断力が重要です。

able>項目説明fit_transformデータを学習して変換する。訓練データでのみパラメータを決定。transform学習済みのパラメータを使い、新しいデータを同じ前処理で変換する。用途訓練と評価に分けて、データリークを防ぐ。ble>

最後に、現場での運用を意識したまとめを一言で置きます。訓練データで学習したルールを、テストデータや新しいデータにも同じルールで適用することが基本です。これを守るだけで、モデルの信頼性はぐっと高まります。

ピックアップ解説

ある日、友達のデータ分析部の仲間とカフェで話していた。新しい機械学習の課題に取り組んでいて、彼はこう言った。fit_transformは“学習と同時に変換する呪文”みたいだね、と言うと、僕は「transformはすでに学んだルールを使うんだ」と返した。つまり、トレーニングデータを使って最初にルールを決め、テストデータや新しいデータにはそのルールを適用する、という流れ。話を深掘りすると、データの正規化や主成分分析など、前処理の多くはこの二段階の作業で成り立つことが分かった。もし訓練とテストの境界をまたいでfit_transformを使ってしまえば、データ漏洩が起き、モデルの評価が甘くなってしまう。だから、慎重に分割して、訓練データでだけ学習してから変換をかける、これが鉄則だ。こうした日常の気づきが、後で大きな違いを生む。

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