X_test = sc.transform([[0.03237, 0.0, 2.18, 0, 0.458, 6.998, 45.8, 6.0622, 3, 222, 18.7, 394.63, 2.94]])报错

这个错误可能是由于 `sc` 对象没有定义导致的。在这种情况下，您需要首先创建一个 `StandardScaler` 对象并将其用于训练数据，以便将训练数据进行标准化。

以下是一个完整的例子：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 定义训练数据
X_train = np.array([[0.00632, 18.0, 2.31], [0.02731, 0.0, 7.07], [0.02729, 0.0, 7.07], [0.03237, 0.0, 2.18]])
y_train = np.array([24, 21.6, 34.7, 33.4])

# 标准化数据
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)

# 定义测试数据
X_test = np.array([[0.03237, 0.0, 2.18]])

# 对测试数据进行标准化
X_test = sc.transform(X_test)

print(X_test)

在这个例子中，我们首先创建了一个 `StandardScaler` 对象 `sc`，并将其用于训练数据 `X_train`。然后，我们定义了测试数据 `X_test`，并使用 `sc` 对象对 `X_test` 进行标准化。最后，我们打印出标准化后的测试数据 `X_test`。

希望这个例子对您有所帮助！