x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(feature_arr, tag_arr) transfer = StandardScaler()

引用:在这个代码片段中，x_train、x_test、y_train和y_test是通过使用train_test_split函数从feature_arr和tag_arr中划分得到的训练集和测试集数据[^1]。引用:StandardScaler是一个用于特征缩放的类，它可以将数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，方差为1。

下面是一个示例，展示了如何使用train_test_split函数划分数据集，并使用StandardScaler对数据进行标准化处理：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设feature_arr和tag_arr是你的特征和标签数据

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(feature_arr, tag_arr)

# 创建StandardScaler对象
transfer = StandardScaler()

# 对训练集进行标准化处理
x_train = transfer.fit_transform(x_train)

# 对测试集进行标准化处理
x_test = transfer.transform(x_test)

在上述代码中，首先使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，创建一个StandardScaler对象transfer，并使用fit_transform方法对训练集进行标准化处理，即计算训练集的均值和方差，并将训练集数据进行标准化。最后，使用transform方法对测试集进行标准化处理，即使用训练集的均值和方差对测试集数据进行标准化。