features_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(features_train_set_2d)，features_train_set_2d为ndarray格式

这是一个数据预处理的过程，使用了scikit-learn的Scaler类对features_train_set_2d进行了标准化处理，将其缩放到均值为0，方差为1的范围内，并将处理后的结果保存在features_train_set_2d_scaled中。其中，features_train_set_2d为ndarray格式的训练数据。这种标准化处理可以提高机器学习模型的性能，使得特征之间的尺度相同，避免了某些特征对模型的影响过大。

相关问题

pytorch代码，features_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(features_train_set_2d)，features_train_set_2d为ndarray格式

在 PyTorch 中，可以使用 torch.Tensor 类来表示 ndarray 数据，而标准化处理可以使用 torch.nn.functional 类中的 normalize 方法来实现。具体的代码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 将 ndarray 转换为 tensor
features_train_set_2d = torch.from_numpy(features_train_set_2d)

# 对 tensor 进行标准化处理
features_train_set_2d_scaled = F.normalize(features_train_set_2d, dim=0)

其中，dim=0 表示对列进行标准化处理，即将每一列的元素缩放到均值为0，方差为1的范围内。

features_scaled = scaler_features.fit_transform(features)

这行代码使用了 `scaler_features` 对象中的 `fit_transform()` 方法，对 `features` 进行了特征缩放处理，并将处理结果赋值给了 `features_scaled` 变量。

特征缩放是机器学习中常用的一种预处理技术，它的目的是将不同的特征值映射到相同的尺度上，以消除不同特征间的量纲影响，从而提高模型的训练效果。常用的特征缩放方法有标准化（Standardization）和归一化（Normalization）等。这里使用的是 `scaler_features` 对象，它可以根据数据的特征范围来进行缩放。`fit_transform()` 方法是 `scaler_features` 对象的一个方法，用于对数据进行拟合和转换。