sklearn 数据预处理函数fit,transform和fit_transform的区别
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
X = np.array([[1., -1., 2.],
[2., 0., 0.],
[0., 1., -1.]])
#创建一个数据规约的对象，然后拟合数据
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
#output: StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
#计算出原数据中每个特征（列）的均值
scaler.mean_
#output: array([ 1., 0. , 0.33333333])
#计算出原数据中每个特征（列）的标准差
scaler.std_
#output: array([ 0.81649658, 0.81649658, 1.24721913])
按照计算出来的均值和标准差对数据进行标准化（使特征数据方差为1，均值为0），即通过公式
(x - x.mean)/x.std得到标准化后的值
scaler.transform(X)
#output: array([[ 0., -1.22474487, 1.33630621],
# [ 1.22474487, 0. , -0.26726124],
# [-1.22474487,1.22474487, -1.06904497]])
#对新的数据进行标准化，此时进行标准化的均值和标准差依旧是fit得到的数据的均值和标准差
scaler.transform([[-1., 1., 0.]])
#output: array([[-2.44948974, 1.22474487, -0.26726124]])
#解释：（-1 - 1 ）/ 0.81649658 = -2.44948974
# ： （ 1 - 0 ) / 0.81649658 = 1.22474487
# : (0 - 0.33333333) / 1.24721913 = -0.26726124
所以从上边的代码中可以看出：fit的作用在于到数据中去学习，得到数据的均值和标准差。transform的作用在于按照学习到的均值和标准差对新的数据进行标准化。
那fit_transform又有什么用呢？
从名字上就可以理解，这个命令是先对数据进行fit,得到数据的相关参数，然后再进行transform，这个命令只是将fit和transform两个命令结合在一起了。
也就是说，当我们在训练集上调用fit_transform，对训练数据进行先拟合后标准化的处理时，此时我们已经得到数据的均值和方差，这一操作接下来不用重复执行，因此我们在测试集上只需要调用transform，对测试数据进行标准化的处理。数据处理过程如下图所示：
