在H2O中对新数据使用标准化时

import h2o
from h2o.estimators import H2OGradientBoostingEstimator
from h2o.preprocessing import Standardize

# 初始化H2O集群
h2o.init()

# 加载训练数据
train_data = h2o.import_file("train_data.csv")

# 创建标准化转换器
standardize = Standardize()

# 对训练数据进行标准化
train_data_standardized = standardize.fit_transform(train_data)

# 加载新数据
new_data = h2o.import_file("new_data.csv")

# 使用训练数据的标准化转换器对新数据进行标准化
new_data_standardized = standardize.transform(new_data)

# 训练模型
model = H2OGradientBoostingEstimator()
model.train(x=train_data_standardized.columns, y="target", training_frame=train_data_standardized)

# 使用训练好的模型进行预测
predictions = model.predict(new_data_standardized)

# 输出预测结果
print(predictions)