ss = StandardScaler()

这是一个用于数据预处理的标准化工具，它可以将数据按照均值为0，标准差为1的方式进行标准化处理。一般情况下，我们在进行机器学习模型训练前，需要对数据进行预处理，而标准化是其中的一种方式，它可以消除不同特征之间的量纲影响，使得数据更加稳定，提高模型的训练效果。使用方法一般是先用fit()函数拟合数据，再用transform()函数进行转换处理。例如：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

ss = StandardScaler()

X_train = ss.fit_transform(X_train)

X_test = ss.transform(X_test)

其中 X_train 和 X_test 分别是训练集和测试集的特征数据。