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fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。

数据预处理中方法：

• fit():对数据进行拟合，简单来说，就是求得训练集X的均值，方差，最大值，最小值,这些训练集X固有的属性。

• transform(): 在fit(拟合)的基础上，进行标准化，降维，归一化等操作（看具体用的是哪个工具，如PCA，StandardScaler等）。

• fit_transform():一般来说对于训练集数据，我们应该对数据先进行拟合在进行标准化处理，fit_transform是fit和transform的组合，既包括了训练又包含了转换。

transform()和fit_transform()二者的功能都是对数据进行某种统一处理（比如标准化~N(0,1)，将数据缩放(映射)到某个固定区间，归一化，正则化等），因为使用fit.transform()是为了找到训练集上的方差和均值，但是在测试集上我们只需要对数据进行标准化处理而不需要进行拟合，所以对测试集进行transform()即可。

例如：

银行手机的贷款人的信息，提取出重要的变量

数据规范化处理：