fit(): Method calculates the parameters μ \mu μ and σ \sigma σ and saves them as internal objects
解释：简单来说，就是求得训练集X的均值、方差、最大值以及最小值等这些训练集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。
transform()和fit_transform()二者的功能都是对数据进行某种统一处理（比如标准化服从N(0,1)，将数据缩放(映射)到某个固定区间，归一化，正则化等）
fit_transform(training_data)对部分数据先拟合fit，找到该part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training_data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training_data进行fit的整体指标，对剩余的数据（test_data）使用同样的均值、方差、最大最小值等指标进行转换transform(test_data)，从而保证train、test处理方式相同。所以，一般都是这么用：
通过 fit 函数可以先对需要归一化的数据集进行最大、最小值的计算，至于说最终归一化的结果是多少，对不起，fit 函数到此为止了。
所以，在 MinMaxScaler 的 fit 之后可以查看数据集中的最大、最小值：
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 创建数组
data_rn = np.random.randint(-10, 10, 10).reshape(5, 2)
print(data_rn)
# 进行标准归一化
scaler_mmc = MinMaxScaler()
scaler_mmc_fit = scaler_mmc.fit(data_rn)
print(scaler_mmc_fit.data_min_) # 最小值
print(scaler_mmc_fit.data_max_) # 最大值
print(scaler_mmc_fit.data_range_) # 极差
我们看一下最终的结果：
[[-10 1]
[ -5 0]
[ 7 3]
[ -8 -1]
[ 0 -8]]
[-10. -8.]
[7. 3.]
[17. 11.]
同样的，使用 fit 函数也可以对需要标准化的数据集进行均值、标准差的计算。相应的函数方法如下：
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler_ss = StandardScaler()
scaler_ss_fit = scaler_ss.fit(data_rn)
print(scaler_ss_fit.mean_) # 均值
print(scaler_ss_fit.var_) # 方差
[-3.2 -1. ]
[37.36 14. ]
总结一下 fit 的用法：
简单来说，就是求得数据集的均值、方差、最大值、最小值等固有的属性，经常和 transform 搭配使用。
从算法模型的角度上讲，fit 过程可以理解为一个训练过程。
其实 transform 才是真正做归一化和标准化的函数，fit 函数只是做了前面的准备工作。
从算法模型的角度上讲，transform 过程可以理解为一个转换过程。
用法也很简单，对前面 fit 过的数据集直接进行操作即可：
# 归一化
scaler_mmc_result = scaler_mmc.transform(data_rn)
# 标准化
scaler_ss_result = scaler_ss.transform(data_rn)
scaler_ss_result
即 fit_transform 是 fit 和 transform 的组合，整个过程既包括了训练又包含了转换
fit_transform 对数据先拟合 fit，找到数据的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等，然后对数据集进行转换transform，从而实现数据的标准化、归一化操作。
一定要注意：
不能对训练集和测试集都使用 fit_transform，虽然这样对测试集也能正常转换（归一化或标准化），但是两个结果不是在同一个标准下的，具有明显差异。
首先，如果要想在 fit_transform 的过程中查看数据的分布，可以通过分解动作先 fit 再 transform，fit 后的结果就包含了数据的分布情况。
如果不关心数据分布只关心最终的结果可以直接使用 fit_transform 一步到位。
其次，在项目上对训练数据和测试数据需要使用同样的标准进行转换，切记不可分别进行 fit_transform。