Fit():?Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects.
解釋：簡單來說，就是求得訓練集X的均值啊，方差啊，最大值啊，最小值啊這些訓練集X固有的屬性。可以理解為一個訓練過程

Transform():?Method using these calculated parameters apply the transformation to a particular dataset.
解釋：在Fit的基礎上，進行標準化，降維，歸一化等操作（看具體用的是哪個工具，如PCA，StandardScaler等）。

Fit_transform():?joins the fit() and transform() method for transformation of dataset.
解釋：fit_transform是fit和transform的組合，既包括了訓練又包含了轉換。

transform()和fit_transform()二者的功能都是對數據進行某種統一處理（比如標準化~N(0,1)，將數據縮放(映射)到某個固定區間，歸一化，正則化等）

fit_transform(trainData)對部分數據先擬合fit，找到該part的整體指標，如均值、方差、最大值最小值等等（根據具體轉換的目的），然后對該trainData進行轉換transform，從而實現數據的標準化、歸一化等等。

根據對之前部分trainData進行fit的整體指標，對剩余的數據（testData）使用同樣的均值、方差、最大最小值等指標進行轉換transform(testData)，從而保證train、test處理方式相同。
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析Python：sklearn数据预处理中fit(),transform()与fit_transform()的区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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