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为什么ColumnTransformer不在它的转换器上调用fit？

ColumnTransformer不在它的转换器上调用fit的原因是为了避免数据泄露和信息泄露的问题。

ColumnTransformer是一个用于对不同列应用不同的转换器的工具。它允许我们在数据预处理过程中对不同的特征进行不同的转换操作，例如对数值特征进行缩放，对分类特征进行独热编码等。

在机器学习的数据预处理过程中，我们通常会将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。在训练集上进行数据转换时，我们可以使用fit方法来估计转换器的参数，然后使用transform方法来对数据进行转换。然而，如果在测试集上也使用fit方法来估计转换器的参数，就会导致数据泄露的问题。

数据泄露指的是在模型训练过程中，使用了测试集中的信息来进行模型训练或参数估计，这样会导致模型在测试集上的性能评估过于乐观，无法准确反映模型在真实场景中的性能。信息泄露指的是在模型训练过程中，使用了测试集中的未知信息，这样会导致模型在实际应用中无法正确预测未知数据。

为了避免数据泄露和信息泄露的问题，ColumnTransformer不在转换器上调用fit方法。相反，它在整个数据集上调用fit方法来估计转换器的参数，然后在每个特征上分别调用transform方法来对数据进行转换。这样可以确保转换器的参数只基于训练集估计，不受测试集的影响，从而避免了数据泄露和信息泄露的问题。

总结起来，ColumnTransformer不在转换器上调用fit的原因是为了避免数据泄露和信息泄露的问题，确保模型在测试集上的性能评估和在实际应用中的预测能力的准确性。

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