疑问：SimpleImputer在fit与transform方法中的区别及正确实现方式？

你的自定义FeatureImputer代码是符合sklearn规范的正确写法，把SimpleImputer的拟合逻辑放在fit方法里的核心原因有两个：

1. 严格避免数据泄露 #

在机器学习训练流程中，测试集必须完全模拟“未知数据”，绝不能让测试集的统计信息影响预处理逻辑。如果把SimpleImputer的初始化和拟合放到transform方法里，会导致每次调用transform时（比如处理测试集），都会基于当前输入的数据重新计算填充用的统计量（比如均值、中位数）。这相当于让模型间接“看到了”测试集的信息，会严重破坏模型评估的准确性。

比如用mean策略时，训练集的均值和测试集的均值大概率不同，只有在fit阶段基于训练集算出均值，后续用这个固定的均值去填充训练集和测试集，才能保证数据分布的一致性。

2. 遵循sklearn的Pipeline工作逻辑 #

当你使用Pipeline时，它的执行流程是：

• 对所有步骤依次调用fit方法，全程只用训练数据，让每个预处理组件学到训练集的统计特征
• 再对所有步骤依次调用transform方法，用学到的特征转换训练集或测试集

如果你的FeatureImputer不在fit里拟合SimpleImputer，Pipeline就无法正确传递训练集的统计信息，导致每个阶段的预处理逻辑不一致，最终整个流水线的结果不可靠。

补充：你的代码为什么是对的 #

你在fit方法中初始化SimpleImputer并拟合训练数据X，然后把拟合好的imputer作为实例属性保存下来。后续调用transform时，直接复用这个已经学到统计量的imputer去转换数据——这完全符合sklearn对Transformer的设计要求，不管是单独使用还是放到Pipeline里都能正常工作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Razark