scaler_model.fit_transform(

这是一个数据预处理的方法，Scaler 是一个数据标准化的类，其中 fit 方法是用于计算训练集数据的均值和标准差，并将其用于后续的数据转换操作，而 transform 方法则是用于将数据按照之前 fit 方法计算出来的标准化参数进行转换。所以，这个方法的作用是将原始数据集进行标准化处理，并返回处理后的结果。

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# 2.将数据进行标准化 scaler = MinMaxScaler() scaler_model = MinMaxScaler() data = scaler_model.fit_transform(np.array(df)) scaler.fit_transform(np.array(df['ZK3/4']).reshape(-1, 1))

这段代码用于对数据进行标准化处理。首先，我们创建了一个`MinMaxScaler`对象，用于对数据进行缩放。然后，我们使用`fit_transform`方法将数据`df`进行标准化处理，并存储在`data`变量中。

接下来，我们再次使用`MinMaxScaler`对象对特征列`ZK3/4`进行标准化处理，通过`fit_transform`方法将其转换为二维数组后再进行标准化。最后，我们可以得到经过标准化处理的数据。

请注意，这里使用的是`MinMaxScaler`进行标准化，你可以根据自己的需求选择其他的标准化方法。

data = scaler_model.fit_transform(np.array(df))是啥

这是一个使用Scikit-learn库中的Scaler模块对数据集进行特征缩放的操作。Scaler模块将数据集进行归一化（将每个值域映射到0和1之间）或标准化（将每个值转换为平均值为0、标准差为1的分布）。此代码将数据集df中的每列特征进行缩放，并将缩放后的数据存储在名为“data”的变量中。