В чем отличие методов fit и predict в библиотеках машинного обучения?

Основное отличие методов fit и predict в библиотеках машинного обучения заключается в их функциях. www.tpointtech.com habr.com

Метод fit() используется для обучения модели. www.tpointtech.com С его помощью алгоритм учится на предоставленных данных, меняет свои внутренние параметры и, возможно, настраивается под скрытые закономерности. www.tpointtech.com Метод fit() принимает обучающие данные в качестве аргументов, которые могут быть одним массивом в случае неконтролируемого обучения или двумя массивами в случае контролируемого обучения. stackoverflow.com

Метод predict() предназначен для предсказаний. www.tpointtech.com После того как модель обучена с помощью fit(), она может делать прогнозы по новым, ещё не виденным данным. www.tpointtech.com Метод predict() просит обученную модель использовать полученные знания для предсказания новых входных данных. www.tpointtech.com

Таким образом, fit() отвечает за подготовку модели, а predict() — за её применение и предсказания.