在使用sklearn對數據進行預處理的時候很有可能會遇到fit_transform和transform，網上不少資料寫的模棱兩可，在這里我回答幾個核心問題，也許看完我寫的這篇文章，一些疑惑就會豁然開朗。

為什么在訓練集進行fit而不在測試集fit

機器學習假設，訓練集和測試集的每個樣本都是從同一分布中抽樣得到的。所以在訓練集中fit之后在測試集就不能再fit了。要不然二者可能不是同一分布模型，預測效果會很糟糕。

fit_transform那么fit到底fit什么

可以說不同的sklearn方法fit的東西都是不一樣的，對于LabelBinar而言，因為fit階段沒有fit東西，所以訓練集和測試集都可以寫成fit_transform(我仍然建議不要這樣寫，統一格式，訓練集fit在測試集transform會更好)，而對于StandardScalar而言，fit的是均值和方差。所以一定要在訓練集寫成fit_transform，在測試集寫成transform

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn中的fit_transform和transform以及什么时候使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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