关于数据标准化的一点疑问

为什么训练集标准化的参数用到验证集上数据没有变化呢，训练集成功了，但是验证集毫无变化

#数据标准化
#x: 为一个矩阵或数据框，对于非数值型变量将被忽略　　
#method: 指定数据标准化的方法，默认为“center”和“scale”。（必须同时使用这两个，若选一个只能对应中心化或均值化）
#其中center表示预测变量值减去均值；scale表示预测变量值除以标准差，故默认标准化方法就是(x-mu)/std(x−mu)/std。
normal_para1<- preProcess(x=data3.X,method=c("center","scale"))
data3.X_normal <- predict(object=normal_para1,newdata=data3.X)
data4_normal <- predict(object=normal_para1,newdata=data4)
View(data3.X_normal)
View(data4_normal)
#数据归一化
#如果使用range方法，则数据标准为[0,1]的范围，即(x-min)/(max-min)(x−min)/(max−min)。

normal_para2<- preProcess(x=data3.X,method=c("range"))
data3.X_normal<- predict(object=normal_para2,newdata=data3.X)
data4_normal<- predict(object=normal_para2,newdata=data4,)
View(data3.X_normal)
View(data4_normal)

并没有报错

怎么才能实现验证集标准化