sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) training_set = sc.fit_transform(training_set) test_set = sc.transform(test_set) 代码解释

这段代码使用了`MinMaxScaler`来进行特征缩放。特征缩放是将数据转换为特定范围内的数据，以便更好地应用于机器学习模型中。

首先，`MinMaxScaler`被实例化，并通过`feature_range`参数指定了缩放范围为0到1。然后，`fit_transform`函数被调用，将训练集`training_set`进行拟合并进行缩放转换。拟合过程会计算训练集中每个特征的最小值和最大值，并将其应用于缩放转换。

接下来，`transform`函数被调用，将测试集`test_set`进行缩放转换。在这里，测试集只进行了转换操作，而没有再次进行拟合操作。这是因为测试集的缩放应该与训练集的缩放保持一致，以便保持一致的尺度。

最后，经过特征缩放后的训练集和测试集可以用于机器学习模型的训练和测试。

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PEMS04_date=pd.read_csv('data196.csv') training_set = PEMS04_date.iloc[0:2304 , 1:3].values test_set = PEMS04_date.iloc[2304:2880, 1:3].values sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set) test_set = sc.transform(test_set)

这是一个数据预处理的过程，使用了Python中的Pandas和sklearn库。首先读入了一个名为"data196.csv"的CSV文件，然后将其拆分成训练集和测试集。训练集包含前2304行，测试集包含2304~2880行。接着使用MinMaxScaler将数据缩放到0~1的范围内，这是为了便于神经网络的训练。最后将缩放后的训练集和测试集分别保存到名为"training_set_scaled"和"test_set"的变量中。