features_scaled = scaler_features.fit_transform(features)

这行代码使用了 `scaler_features` 对象中的 `fit_transform()` 方法，对 `features` 进行了特征缩放处理，并将处理结果赋值给了 `features_scaled` 变量。

特征缩放是机器学习中常用的一种预处理技术，它的目的是将不同的特征值映射到相同的尺度上，以消除不同特征间的量纲影响，从而提高模型的训练效果。常用的特征缩放方法有标准化（Standardization）和归一化（Normalization）等。这里使用的是 `scaler_features` 对象，它可以根据数据的特征范围来进行缩放。`fit_transform()` 方法是 `scaler_features` 对象的一个方法，用于对数据进行拟合和转换。

相关问题

features_scaled = scaler_features.fit_transform(features)中的scaled是什么意思

在这个语句中，"scaled"是指特征缩放的操作。特征缩放是指将数据按比例缩放，以便更好地适应模型的训练。通常，特征缩放可以将数据缩放到一个特定的范围内，例如 0 到 1 或 -1 到 1。这有助于确保数据的不同特征对模型的训练有相同的影响，从而提高模型的准确性。在这个例子中，"scaler_features"是一个特征缩放器对象，它将对特征进行缩放，使它们的值都在一个合适的范围内。然后，"fit_transform"方法将应用这个缩放器并返回缩放后的特征数据。

pytorch代码，features_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(features_train_set_2d)，features_train_set_2d为ndarray格式

在 PyTorch 中，可以使用 torch.Tensor 类来表示 ndarray 数据，而标准化处理可以使用 torch.nn.functional 类中的 normalize 方法来实现。具体的代码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 将 ndarray 转换为 tensor
features_train_set_2d = torch.from_numpy(features_train_set_2d)

# 对 tensor 进行标准化处理
features_train_set_2d_scaled = F.normalize(features_train_set_2d, dim=0)

其中，dim=0 表示对列进行标准化处理，即将每一列的元素缩放到均值为0，方差为1的范围内。