Normalization

scaler=preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
X_train=scaler.transform(X_train)
X_test=scaler.transform(X_test)

sklearn提供了preprocessing的功能，最常見的就是normalization，對於不同scaler的資料提供一個可以比較的基礎
比較有趣這裡是使用了training資料當基礎，同時應用於test set上面