scaler = MinMaxScaler() x_train = scaler.fit_transform(x_train) y_train = scaler.transform(y_train)

这段代码使用了MinMaxScaler对训练集的x和y进行了归一化处理。其中，fit_transform函数用于计算并应用训练集x的归一化参数，将训练集x进行归一化处理；而transform函数则是将训练集y使用已经计算好的参数进行归一化处理。

具体来说，MinMaxScaler是一种常用的归一化方法，它将数据缩放到[0,1]的范围内。fit_transform函数会先计算训练集x的最小值和最大值，并将这些值用于计算归一化参数，然后将训练集x进行缩放。而transform函数则会根据已经计算好的参数，将训练集y进行缩放。

需要注意的是，MinMaxScaler只适用于数据分布较为均匀的情况，如果数据分布存在较大的偏差，可能会导致归一化后的数据失去原来的分布特征。因此，在实际使用中，需要根据具体的数据分布情况选择合适的归一化方法。