訓練データとテストデータでの変換（I）

これまで、ある列に基づいてスケーラーを作成し、そのスケーラーを学習に使ったのと同じデータに適用してきました。Machine Learning のモデルを作成する際は、通常、過去のデータ（訓練データ）でモデルを作り、そのモデルを未知の新しいデータ（テストデータ）に適用します。このとき、訓練データとテストデータの両方に同じスケーリングが適用されるようにする必要があります。実務では、スケーラーは訓練データで学習（fit）し、その学習済みスケーラーをテストデータに適用します。テストデータでスケーラーを再学習してはいけません。

この演習と次の演習では、so_numeric_df DataFrame を訓練用（so_train_numeric）とテスト用（so_test_numeric）に分割しています。