我有一个训练数据集，用于确定多元回归中的方程系数。 在此之前，我使用
对数据集进行了规范化scale = StandardScaler（）
normalisedData = scale.fit_tranform（data）
然后我使用statsmodels.api中的普通最小二乘来确定系数。
在另一个地方，我将获取新数据作为输入，并且必须找到最终值。存储的系数可用于此。
但在将输入插入等式之前，必须对其进行转换。现在我也可以从训练数据中存储mean_和scale_，但我不确定如何使用这些来对输入中的数据进行标准化。
我知道使用公式
完成了诺曼底化X'=（X-μ）/σ
可以根据此公式直接使用mean_（μ）和scale_（σ）函数的值。
输入数据有10个变量。所以mean_和scale_是大小为10的数组。
感谢。