`fit_transform`和`transform`是预处理数据时常见的两种方法，特别是当使用scikit-learn进行机器学习模型训练时。Scikit-learn是一个流行的Python机器学习库。
这两种方法之间的主要区别在于它们的功能：
1. `fit_transform`:
— 这个方法首先对输入数据进行“拟合”或训练预处理算法。在拟合过程中，算法从数据中学习必要的参数或模式（例如平均值、标准差或规范化的最大和最小值）。
— 在拟合之后，它将学习到的转换应用于输入数据。
— 总结一下，`fit_transform`通过学习数据的参数来转换数据。
2. `transform`:
— 这种方法将预先学习的转换应用于输入数据。它不会学习任何新的参数或更新现有的参数。
— 当您想要使用初始拟合过程中学习的参数将相同的转换应用于新数据或未看到的数据时，可以使用它。
我们使用这些方法的原因是为了确保我们的数据预处理在不同的数据集（如训练、验证和测试集）中是一致的，以及防止数据泄露。数据泄露发生在验证或测试集的信息意外地用于训练模型，导致过于乐观的性能估计。
这里是一个常见的工作流程，以说明如何使用`fit_transform`和`transform`：
- 将数据集分为训练、验证和测试集。
- 对训练集应用`fit_transform`。这将学习参数并转换训练数据。
- 对验证和测试集应用`transform`。这确保使用与训练集相同的已学习参数对验证和测试集进行转换。
通过遵循这个工作流程，您可以以一致的方式预处理数据，减少数据泄露的风险，并确保机器学习模型的性能得到准确评估。
