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。