如何使用该model

使用训练好的SGD回归模型进行预测，通常包含以下几个步骤：

1. **加载模型和标准化器**：首先从`models`和`scalers`字典中加载对应的模型和标准化器，假设你已经有了symbol：

   model = models[symbol]
   scaler = scalers[symbol]

2. **标准化新数据**：如果新的观测数据还未经过同样的标准化处理，你需要先标准化它。例如，如果你有新的特征X_new：

   X_new_scaled = scaler.transform(X_new)

3. **预测**：准备好标准化的新数据后，你可以调用模型的`predict()`方法来获得预测结果：

   predictions = model.predict(X_new_scaled)

`predictions`就是对新数据的预测值。

4. **反标准化（如需）**：如果你想得到原始数值范围内的预测结果，需要使用`scaler.inverse_transform()`将标准化的结果还原：

   original_predictions = scaler.inverse_transform(predictions.reshape(-1, 1))

注意，上述代码假设输入数据也是由`StandardScaler`进行过的标准化。如果不是，你需要调整数据预处理过程。