fit_tranform函数的作用

`fit_transform()`是机器学习中数据预处理中常用的函数，通常用于对训练数据进行拟合并进行转换操作。具体来说，`fit_transform()`方法会对数据进行“拟合”（fit）操作，然后进行数据的“转换”（transform）操作，最后返回转换后的数据。

在数据预处理中，例如特征缩放、标准化、处理缺失值等操作，需要对训练数据进行拟合操作，使得拟合器能够了解数据的分布情况和特征的统计信息，从而对数据进行转换操作。`fit_transform()`方法可以在一行代码中完成这两个步骤，简化了代码的编写过程。

下面是一个使用`fit_transform()`方法对数据进行标准化的例子：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

data = np.array([[1, 2],
                 [3, 4],
                 [5, 6]])

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

print(scaled_data)

上述代码中，我们首先定义了一个名为`data`的二维数组。接着，我们导入了`StandardScaler`类，该类用于对数据进行标准化操作。然后，我们创建了一个标准化器对象`scaler`，并使用`fit_transform()`方法对数据进行标准化。最后，我们输出标准化后的数据。

需要注意的是，`fit_transform()`方法通常只对训练数据进行拟合和转换操作。在测试数据上进行预测时，通常只需要使用`transform()`方法对数据进行转换操作即可。