scaler = MinMaxScaler() X_train_stantard = scaler.fit_transform(X_train) X_test_stantard = scaler.fit_transform(X_test)

这段代码使用了MinMaxScaler类对训练数据集X_train和测试数据集X_test进行特征缩放。特征缩放是一种常用的数据预处理技术，它的目的是将不同特征的取值范围缩放到相同的区间内，以消除特征之间的量纲差异。这有助于提高模型的精度和稳定性。

在这段代码中，首先实例化了MinMaxScaler类的对象scaler。然后，使用fit_transform()方法对训练数据集进行拟合和转换，得到经过特征缩放后的训练数据集X_train_stantard。最后，使用fit_transform()方法对测试数据集进行转换，得到经过特征缩放后的测试数据集X_test_stantard。

需要注意的是，训练数据集和测试数据集必须分别进行缩放，而且在进行缩放之前，需要将它们转换成NumPy数组或Pandas数据框的形式。另外，fit_transform()方法可以一步完成拟合和转换的操作，而不必分别调用fit()和transform()方法。