不是Scikit fit_transform、ColumnTransformer和OneHotEncoder用于编码分类数据的目的，那么为什么要对数值使用它呢

Scikit-learn中的fit_transform、ColumnTransformer和OneHotEncoder是用于编码分类数据的工具，而不是用于处理数值数据。那么为什么要对数值数据使用它们呢？

对于数值数据，我们通常会使用其他方法进行处理，例如标准化、归一化或者离散化。这些方法可以帮助我们将数值数据转换为特定的范围或者离散的值，以便更好地应用于机器学习模型或其他数据分析任务中。

标准化是一种常见的数值数据处理方法，它可以将数值数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。这种转换可以消除不同特征之间的量纲差异，使得模型更加稳定和可靠。在Scikit-learn中，可以使用StandardScaler来实现标准化。

归一化是另一种常见的数值数据处理方法，它可以将数值数据缩放到特定的范围，例如[0, 1]或[-1, 1]。归一化可以保留数据的相对关系，同时消除不同特征之间的量纲差异。在Scikit-learn中，可以使用MinMaxScaler来实现归一化。

离散化是将连续的数值数据转换为离散的值。这种转换可以帮助我们处理连续数据的特征，使其更适合于某些机器学习算法或特定的应用场景。在Scikit-learn中，可以使用KBinsDiscretizer来实现离散化。

需要注意的是，fit_transform、ColumnTransformer和OneHotEncoder主要用于处理分类数据，而不是数值数据。对于数值数据的处理，我们应该选择适合的方法进行转换和处理，以满足具体的需求和任务。