这是我在特征缩放中使用的代码，其中我使用了 fit_transform() 和 transform()：

##特征缩放from sklearn.preprocessing import StandardScalersc_x=StandardScaler()X_train=sc_x.fit_transform(X_train)X_test=sc_x.transform(X_test)

回答：

fit 表示将预处理器适应于提供的数据。这是预处理器从数据中“学习”的过程。

transform 表示根据适应后的预处理器转换数据（生成输出）；它通常用于测试数据，以及一般未见过的数据（例如，在部署模型后出现的新数据）。

fit_transform 表示同时进行这两个操作 – 使预处理器适应数据，然后根据适应后的预处理器转换数据。调用 fit_transform 是一种便利，避免需要在同一个输入上顺序调用 fit 和 transform，但当然，这仅适用于训练数据（在测试或未见过的数据上再次调用 fit_transform 是不幸的常见新手错误）。