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？

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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。

pca=PCA(n_components=1) pca.fit(X1_scaled) X1_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X2_scaled) X2_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X3_scaled) X3_pca=pca.transform(X3_scaled) pca.fit(X4_scaled) X4_pca=pca.transform(X4_scaled) pca.fit(X5_scaled) X5_pca=pca.transform(X5_scaled) pca.fit(X6_scaled) X6_pca=pca.transform(X6_scaled) pca.fit(X7_scaled) X7_pca=pca.transform(X7_scaled) pca.fit(X8_scaled) X8_pca=pca.transform(X8_scaled) pca.fit(X9_scaled) X9_pca=pca.transform(X9_scaled) pca.fit(X10_scaled) X10_pca=pca.transform(X10_scaled) pca.fit(X11_scaled) X11_pca=pca.transform(X11_scaled) pca.fit(X12_scaled) X12_pca=pca.transform(X12_scaled) pca.fit(X13_scaled) X13_pca=pca.transform(X13_scaled) pca.fit(X14_scaled) X14_pca=pca.transform(X14_scaled) pca.fit(X15_scaled) X15_pca=pca.transform(X15_scaled) #生成变量 X1_new = X1_pca X2_new = X2_pca X3_new = X3_pca X4_new = X4_pca X5_new = X5_pca X6_new = X6_pca X7_new = X7_pca X8_new = X8_pca X9_new = X9_pca X10_new = X10_pca X11_new = X11_pca X12_new = X12_pca X13_new = X13_pca X14_new = X14_pca X15_new = X15_pca，如何让这15个变量做支持向量机预测

您可以使用scikit-learn库中的SVM模型来对这15个变量进行预测，以下是示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将15个变量组合成一个特征矩阵X
X = np.hstack((X1_new, X2_new, X3_new, X4_new, X5_new, X6_new, X7_new, X8_new, X9_new, X10_new, X11_new, X12_new, X13_new, X14_new, X15_new))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

在上面的示例代码中，我们首先将15个变量组合成一个特征矩阵X。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用`SVC`函数创建了一个SVM模型，并使用`fit`方法对模型进行训练。最后，我们使用`predict`方法对测试集进行预测，并将结果保存在`y_pred`变量中。