training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set)

这行代码使用了 `sc` 这个 `sklearn.preprocessing` 中的 `StandardScaler` 对象，对训练集数据 `training_set` 进行了标准化处理。标准化处理可以将数据转换为均值为0，标准差为1的数据，并且可以消除不同变量之间的量纲影响，从而提高模型的训练效果。具体来说，这行代码将训练集数据按列进行标准化处理，即将每列数据减去该列的均值，再除以该列的标准差。处理后返回标准化后的训练集数据 `training_set_scaled`。

相关问题

sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set) testing_set_scaled = sc.fit_transform(testing_set) print(training_set.shape) print(testing_set.shape) training_set_scaled

这段代码中，第一行实例化一个MinMaxScaler对象，并将其feature_range参数设置为(0,1)，目的是将特征缩放到0到1的范围内。第二行和第三行分别使用fit_transform函数将训练集和测试集的特征进行缩放。这是因为在训练机器学习模型时，通常需要对特征进行标准化或归一化处理，以便更好地训练模型。第四行和第五行分别打印出训练集和测试集的形状，以便您检查它们是否正确。最后一行代码打印出缩放后的训练集特征。请问您还有其他问题吗？

PEMS04_date=pd.read_csv('data196.csv') training_set = PEMS04_date.iloc[0:2304 , 1:3].values test_set = PEMS04_date.iloc[2304:2880, 1:3].values sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set) test_set = sc.transform(test_set)

这是一个数据预处理的过程，使用了Python中的Pandas和sklearn库。首先读入了一个名为"data196.csv"的CSV文件，然后将其拆分成训练集和测试集。训练集包含前2304行，测试集包含2304~2880行。接着使用MinMaxScaler将数据缩放到0~1的范围内，这是为了便于神经网络的训练。最后将缩放后的训练集和测试集分别保存到名为"training_set_scaled"和"test_set"的变量中。