min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

这段代码使用了MinMaxScaler对数据进行归一化处理，然后将训练数据和测试数据分别赋值给X_train1、X_test1、y_train1和y_test1。接着，使用MinMaxScaler对训练数据和测试数据进行归一化处理，以确保它们在相同的范围内。然后，将处理后的训练数据和测试数据转换为numpy数组。最后，定义了一个gcForest模型，并对处理后的训练数据进行拟合，以训练模型。