min_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1)).fit(train_data)

这段代码的作用是使用 scikit-learn 库中的 preprocessing 模块，将训练数据 train_data 进行最小-最大归一化处理，并将转换器对象赋值给变量 min_scaler。具体来说，preprocessing.MinMaxScaler() 函数通过 feature_range=(0,1) 参数指定将特征缩放到 [0, 1] 的范围内，然后使用 fit(train_data) 方法拟合训练数据，计算最小值和最大值，并将其保存在转换器对象中。最后，可以使用 min_scaler.transform() 方法将测试数据进行归一化处理。