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：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() sc.fit_tranform(X_train) sc.tranform(X_test)
Note:
以PCA预处理，举个栗子：
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA #========================================================================================== X1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','b','c'], columns=['one','two','three']) pca=PCA(n_components=1) newData1=pca.fit_transform(X1) pca.fit(X1) newData12=pca.transform(X1) """ newData1和newData2结果一致 """ #========================================================================================== a=[[1,2,3],[5,6,7],[4,5,8]] X2=pd.DataFrame(np.array(a),index=['a','b','c'], columns=['one','two','three']) pca_new=PCA(n_components=1) pca_new.transform(X2) """ 没有fit，直接transform报错： NotFittedError: This PCA instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method. """
This MinMaxScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.
归一化时,fit() 和transform() 两个方法要分开.
sc_x = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(X) X=sc_x.transform(X)
sc_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(Y) Y = sc_y.transform(Y)
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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