fit_transform方法

`fit_transform()` 是许多 Python 中的数据处理库（如 scikit-learn）中的一个重要方法，特别是用于特征缩放、编码转换或数据预处理步骤。这个方法主要用于两个目的：

1. **训练（Fit）**：当你有一个数据集时，`fit()` 部分会对数据进行分析，学习数据的结构或规律。例如，在 `StandardScaler` 或 `OneHotEncoder` 类中，它会计算特征的均值和标准差，以便于后续标准化或创建虚拟变量。

2. **转换（Transform）**：一旦模型被训练了，`transform()` 方法会应用学到的参数对新的数据进行同样的操作。这意味着你可以直接用这个方法在没有原始训练数据的情况下改变新数据的表示形式。

举个例子，如果你正在使用 `TfidfVectorizer` 对文本数据进行词频统计并转换为 TF-IDF 向量，`fit_transform` 就会在训练集中计算词汇表，然后用相同的规则对测试集进行转换。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 假设你有 train_data 和 test_data 是包含文本的列表
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(train_data)
X_test_tfidf = vectorizer.transform(test_data)