接下来我需要将各维度的特征数据标准化为均值为 0、方差为 1 的数据，请给我合适的代码

要将各维度的特征数据标准化为均值为0、方差为1的数据，你可以使用 `sklearn.preprocessing` 中的 `StandardScaler` 类。以下是相应的代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer_data.csv')

# 提取特征数据
features = data.drop('target_variable_name', axis=1)  # 替换 'target_variable_name' 为实际的目标变量列名

# 创建一个标准化器对象
scaler = StandardScaler()

# 对特征数据进行标准化
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

# 创建一个新的数据框来保存标准化后的特征数据
scaled_data = pd.DataFrame(scaled_features, columns=features.columns)

# 查看标准化后的数据
print(scaled_data.head())

在上述代码中，你需要将 `'target_variable_name'` 替换为实际的目标变量列名。此外，`scaled_data` 是一个新的数据框，其中包含经过标准化处理后的特征数据。你可以使用 `scaled_data.head()` 来查看标准化后的前几行数据。

标准化将使每个特征的均值变为0，方差变为1，有助于提高机器学习模型的性能，并确保不同特征之间具有相似的尺度。