x_normalizer = UnitGaussianNormalizer(x_train) x_train = x_normalizer.encode(x_train) x_test = x_normalizer.encode(x_test) y_normalizer = UnitGaussianNormalizer(y_train) y_train = y_normalizer.encode(y_train)

这段代码中，首先定义了两个UnitGaussianNormalizer对象x_normalizer和y_normalizer，分别用来对输入数据x和输出数据y进行标准化处理。在调用encode()方法时，会对输入数据进行标准化处理，使其均值为0，方差为1，从而使模型更容易进行学习。该标准化处理方法可以提高神经网络的训练速度和准确率，并且可以使得不同特征之间的权重更加平等，避免了某些特征对模型的影响过大的情况。最后将处理后的数据赋值给x_train,y_train和x_test，以便进行后续的模型训练和测试。