一.前提
sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用transform之外的方法，也必须要先fit。
二.比较
1.有监督学习的算法fit(x,y)传两个参数。无监督学习的算法是fit(x)，即传一个参数，比如降维、特征提取、标准化。
2.fit_transform是fit和transform的组合。是将fit和transform合并，一步到位的结果。
3.fit_transform()的作用就是先拟合数据，然后转化它将其转化为标准形式。
4.tranform()的作用是通过找中心和缩放等实现标准化。
5.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。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
import numpy as py
data=pd.DataFrame(py.arange(6).reshape(2,3))
print("数据展示:\n",data)
print("数据标准化，使用fit_transform")
s=StandardScaler();
x_train=s.fit_transform(data)
print(x_train)
print("数据标准化，先使用fit,后transform")
s2=StandardScaler();
t=s2.fit(data);
print("fit的结果:",t)
x2_train=s2.transform(data)
print(x2_train)
数据展示:
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
数据标准化，使用fit_transform
[[-1. -1. -1.]
[ 1. 1. 1.]]
数据标准化，先使用fit,后transform
fit的结果: StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
[[-1. -1. -1.]
[ 1. 1. 1.]]
三.相同点
1.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）
2.fit_transform(trainData)对部分数据先拟合fit，找到部分数据的整体指标，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)
四.注意点
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)而不使用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)。
五.为何训练集使用fit_transform(),而测试集使用tranform(),不再使用fit_transform();
是因为在trainData的时候，已经使用fit()或者fit_transform得到了整体的指标（均值，方差等），所以在测试集上直接transform()，使用之前的指标，
如果在测试集上再进行fit()，由于两次的数据不一样，导致得到不同的指标，会使预测发生偏差，
因为模型是针对之前的数据fit()出来的标准来训练的，而现在的数据是新的标准，会导致预测的不准确。
fit_transform()干了两件事：fit找到数据转换规则，并将数据标准化
transform：是将数据进行转换，比如数据的归一化和标准化，将测试数据按照训练数据同样的模型进行转换，得到特征向量。
可以直接把转换规则拿来用，所以并不需要fit_transform()，否则，两次标准化后的数据格式（或者说数据参数）就不一样了
六.具体各种算法的fit()，tranform()
1. CountVectorizer举例，sklearn的CountVectorizer库是根据输入数据获取词频矩阵（稀疏矩阵）
fit(raw_documents) :根据CountVectorizer参数规则进行操作，比如滤除停用词等，拟合原始数据，生成文档中有价值的词汇表；
transform(raw_documents):使用符合fit的词汇表或提供给构造函数的词汇表，从原始文本文档中提取词频，转换成词频矩阵。
fit_transform(raw_documents, y=None):学习词汇词典并返回术语 - 文档矩阵(稀疏矩阵)。
2. TfidfTransformer举例，TF-IDF(Term frequency * Inverse Doc Frequency)词权重
在较低的文本语料库中，一些词非常常见（例如，英文中的“the”，“a”，“is”），因此很少带有文档实际内容的有用信息。
如果我们将单纯的计数数据直接喂给分类器，那些频繁出现的词会掩盖那些很少出现但是更有意义的词的频率。
为了重新计算特征的计数权重，以便转化为适合分类器使用的浮点值，通常都会进行tf-idf转换。
词重要性度量一般使用文本挖掘的启发式方法：TF-IDF。IDF，逆向文件频率（inverse document frequency）是一个词语普遍重要性的度量
（不同词重要性的度量）。
fit(raw_documents, y=None)：根据训练集生成词典和逆文档词频 由fit方法计算的每个特征的权重存储在model的idf_属性中。
transform(raw_documents, copy=True)：使用fit（或fit_transform）学习的词汇和文档频率（df），将文档转换为文档 - 词矩阵。返回稀疏矩阵，[n_samples, n_features]，即，Tf-idf加权文档矩阵（Tf-idf-weighted document-term matrix）。
transform根据fit的结果转换成目标形式，具体需深究代码实现。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42297868
https://blog.csdn.net/youhuakongzhi/article/details/90519801
https://www.cnblogs.com/xin-qing3/p/11187164.html
