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1 概述

注意这是数据预处理中的方法：

Fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects.

解释：简单来说，就是求得训练集X的均值啊，方差啊，最大值啊，最小值啊这些训练集X固有的属性。可以理解为一个训练过程

Transform(): Method using these calculated parameters apply the transformation to a particular dataset.

解释：在Fit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(): joins the fit() and transform() method for transformation of dataset.

解释：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）

fit_transform(trainData)对部分数据先拟合fit，找到该part的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等（根据具体转换的目的），然后对该trainData进行转换transform，从而实现数据的标准化、归一化等等。

根据对之前部分trainData进行fit的整体指标，对剩余的数据（testData）使用同样的均值、方差、最大最小值等指标进行转换transform(testData)，从而保证train、test处理方式相同。所以，一般都是这么用：

1. from sklearn.preprocessing import StandardScaler
2. sc = StandardScaler()
3. sc.fit_tranform(X_train)
4. sc.tranform(X_test)

Note:

必须先用fit_transform(trainData)，之后再transform(testData)

如果直接transform(testData)，程序会报错

如果fit_transfrom(trainData)后，使用fit_transform(testData)而不transform(testData)，虽然也能归一化，但是两个结果不是在同一个“标准”下的，具有明显差异。(一定要避免这种情况)