X = StandardScaler().fit_transform(X) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_4900\2092310805.py", line 1, in <module> X = StandardScaler().fit_transform(X) NameError: name 'X' is not defined

这个错误提示表明变量`X`未被定义，因此无法在代码中使用。

在使用`StandardScaler()`对数据进行标准化之前，你需要先定义变量`X`并将其赋值为待处理的数据。例如，你可以使用以下代码来创建一个包含5个样本和3个特征的数据集：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个包含5个样本和3个特征的数据集
X = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    [10, 11, 12],
    [13, 14, 15]
])

# 使用StandardScaler对数据进行标准化
X = StandardScaler().fit_transform(X)

在这个示例中，我们使用`numpy`库创建了一个包含5个样本和3个特征的数据集，然后使用`StandardScaler()`对其进行标准化。你可以将这段代码中的数据集替换为你自己的数据集，并将其赋值给变量`X`，然后再次尝试运行标准化代码。