com= x_train.columns # 数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler AAA = StandardScaler().fit(x_train) ## 生成规则 x_train = AAA.transform(x_train) # 规则应用于训练集 x_test = AAA.transform(x_test) # 规则应用于测试集 # 转回DataFrame x_train = pd.DataFrame(x_train) x_test = pd.DataFrame(x_test) # 将列名加回来 x_train.columns = com x_test.columns = com x_train.head()

这段代码的作用是对训练集和测试集进行标准化处理，使得它们的数据分布符合标准正态分布，从而提高模型的精度。首先，使用列名获取训练集的所有列，然后使用`StandardScaler()`函数生成规则，该函数可以计算出训练集中每个特征的均值和标准差。接着，使用`transform()`函数将规则应用于训练集和测试集，对它们进行标准化处理。由于标准化后的数据不再是DataFrame格式，因此需要将它们转回DataFrame格式，并将列名加回来，以便后续处理。最后，使用`head()`函数查看标准化后的训练集的前5行数据。