scikit_learn里的fit与fit_transform
# 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0，使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导
ss = StandardScaler()
# fit_transform()先拟合数据，再标准化
X_train = ss.fit_transform(X_train)
# transform()数据标准化
X_test = ss.transform(X_test)
二者的功能都是对数据进行某种统一处理（比如标准化~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(partData)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partData进行转换transform，从而实现数据的标准化、归一化等等。
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tansform(restData)根据对之前部分fit的整体指标，对剩余的数据（restData）使用同样的均值、方差、最大最小值等指标进行转换transform(restData)，从而保证part、rest处理方式相同。
fit_transform
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必须先用fit_transform(partData)，之后再transform(restData)
如果直接transform(partData)，程序会报错
如果fit_transfrom(partData)后，使用fit_transform(restData)而不用transform(restData)，虽然也能归一化，但是两个结果不是在同一个“标准”下的，具有明显差异。
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