最近在跟着参考书利用python进行机器学习实践，但是在实践过程中对数据集划分和数据的标准化产生了一些疑惑，所以，本文想记录并分享一下个人关于这方面的思考，如果有误请见谅，欢迎大家前来一起进行探讨。当然，如果这篇文章还能入得了各位“看官”的法眼，麻烦点赞、关注、收藏，支持一下！
本文主要解释三个问题：
2、为什么数据标准化时要用训练集的fit结果对测试集进行transform？
3、是否可以分别对训练集和测试集进行fit？
话不多说，直接进入正文：
举个例子，大家感受一下：
小明是一名光荣的人民教师，他现在手上有两种题，一种是学生平时练习的题目，学生做过，相当于是训练集，另一种是学生没做过得题目，相当于是测试集，两者所蕴含的知识点是否一致的，相当于训练集和测试集是否具有相同的分布。
今天是1号，因为3号要出一张卷子对学生进行期末考试来检测学生的学习成果，所以小明计划在2号也出一张卷子来帮助学生巩固学习成果，其中3号的卷子中的题目全部来源于截止1号为止学生没做过的题目，为了更好的出好2号的卷子，小明今天会去搭建一个题库，并且要求题库中的题目所涉及的知识点全都处于教学大纲范围之内，这就相当于是对数据进行标准化处理。
如果没有将训练集和测试集分开，两者杂糅，即题库中同时含有学生做过的和没做过的题，那么2号的卷子和3号的卷子就会有一部分的题目重合，也就说在期末考试前，考题泄露了，这就相当于网上很多文章中所说的“数据泄露”，这样小明就无法真实准确的掌握学生的学习情况，因为要想准确的了解学生的学习情况，肯定是要用知识点相同，但是学生没做过的题目来对学生进行测试。因此，如果小明在搭建题库之前，把训练集和测试集分开，让题库中仅含有学生做过的题目，那么3号的试卷就可以真正的掌握学生的学习情况。
通过上述例子，我们可以知道，数据集划分要在数据标准化操作之前。
二、为什么数据标准化时要用训练集的fit结果对测试集进行transform？
个人理解是为了保证训练集和测试集具有相同的分布
先梳理一下StandardScaler方法，fit()函数，以及transform()函数三者的关系，对于三者的关系，个人理解有点类似于：蓝图、调研、落实
根据帮助文档，我们知道在使用StandardScaler方法分为两个步骤：
第一个步骤：通过fit()函数去获取数据的均值、标准差等信息
第二个步骤：依托fit()函数获取的数据信息，通过transform()来执行相关的操作
然后我继续延用上述的例子进行说明
通过上述的例子，小明知道了在构建数据库时要对数据进行划分，因此，上述例子中的标准化处理，就分成了两步，第一步通过fit函数将训练集中题目的知识点提取出来，第二步根据所提取出来的知识点，用transform函数对训练集中超纲的题目进行修正，让他变得不超纲，同时为了保证3号的试卷中的题目也不超纲，小明也就可以根据训练集的fit结果对测试集进行transform，这样也就保证了3号卷子不会超纲
三、是否可以分别对训练集和测试集进行fit？
我的答案是：不可以！！！
根据我之前写的《机器学习python实践过程中对数据预处理中StandardScaler标准化方法的一些个人思考》一文中可以知道数据标准化处理，其实就是对数据的平移和缩放，使的数据的均值为零，方差为1
假设数据集中有两个数据，我们将其拆分为训练集和测试集，且两者均只有一个数据，训练集中的数据是X1(1,0)，测试集中的数据是X2(2,0)，X2在X1的右侧。
如果仅对训练集进行fit，然后根据训练集的fit结果对训练集和测试集进行transform，那么训练集的数据X1(1,0)就变成了X1'(0,0)，测试集中的数据X2(2,0)就变成了X2'(1,0)，数据集的形态没有发生变化，仅仅是向左发生了平移，这样并不会影响模型的预测的准确性，比如说，我们利用变换后的训练集数据X1'(0,0)算出模型，模型认为X1'和X2'的相对位置就是X1和X2的相对位置，然后将变换后的测试集数据X2'(1,0)带入模型中，于是模型告诉我们X2在X1的右侧，对比原始数据可以知道模型预测结果准确。
但是，如果现在我们分别对训练集和测试集进行fit和transform，最后训练集的数据X1(1,0)就变成了X1'(0,0)，测试集中的数据X2(2,0)变成了X2'(0,0)，数据集的形态就被改变了，这时利用变换后的训练集数据X1'(0,0)算出的模型还是那个模型，但是我们再将变换后的测试集数据X2'(0,0)带入到模型中，模型告诉我们X2和X1重合，对比原始数据，不难发现，模型预测结果错误
因此，我们不可以分别对训练集和测试集进行fit
skleran官方文档：sklearn.preprocessing.StandardScaler
