standardscaler 训练集和测试集归一化与反归一化的代码程序

下面是使用StandardScaler对训练集和测试集进行归一化和反归一化的代码程序：

# 导入必要的库
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设训练集为X_train，测试集为X_test

# 对训练集进行归一化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
# 对测试集进行归一化
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 对归一化后的训练集进行反归一化
X_train_unscaled = scaler.inverse_transform(X_train_scaled)

# 对归一化后的测试集进行反归一化
X_test_unscaled = scaler.inverse_transform(X_test_scaled)

其中，`StandardScaler`是用于标准化数据的类，`fit_transform`方法用于对训练集进行归一化，`transform`方法用于对测试集进行归一化，`inverse_transform`方法用于对归一化后的数据进行反归一化。