scaler.fit_transform返回错误值，测试集标准化结果不匹配问题排查

问题根因 #

你的错误属于特征缩放流程的典型逻辑错误：测试集不能单独执行fit操作，必须复用训练集拟合得到的scaler参数做transform。
你当前的scale_test_features函数中，无论哪种scaler都调用了fit_transform，等于基于测试集自身的分布（均值、标准差/最大最小值）重新训练了scaler，和预期的「用训练集分布参数缩放测试集」的逻辑完全不符，自然无法通过断言。你实际输出的最大值整体比预期值偏小，正是因为测试集自身的分布范围和训练集分布范围不一致导致的。

修复代码 #

将scale_test_features函数中的fit_transform替换为transform即可，同时优化类型判断逻辑为更规范的isinstance写法：

def scale_test_features(X_test, scaler):
    if isinstance(scaler, MinMaxScaler):
        return scaler.transform(X_test)
    if isinstance(scaler, StandardScaler):
        return scaler.transform(X_test)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者postFix