Vamos lá, quando escalamos os dados, utilizamos o fit do StandardScaler, que na pratica é calcular a média e o desvio padrão como vemos na documentação, apenas nos dados de treino e depois aplicamos o transform, tanto nos dados de treino quanto nos de teste.
E a unica maneira de reproduzir isso agora que não temos mais o "controle" dessa separação ,já que estamos usando o GroupKFold, é incluindo essa etapa no nosso pipeline e dessa maneira vamos garantir que o fit será feito em cada grupo de dados de treino que for separado.
O ponto mais importante aqui é entender que o resultado do fit aplicado em x_dados não é o mesmo resultado quando aplicado em x_dados_treino. Então com isso escalar todos os nossos dados antes não terá o mesmo resultado.

Ainda pequeninos e já eram de poucas palavras. Sempre abreviados. Eu, mãe como muitas que conheço, querendo sempre mais. Tentava saber como foi o dia na escola, se estavam alegres, tristes, o que tinha acontecido. O que fosse.
Estavam os dois entrando na pré-adolescência e eu, como de costume organizava logo cedo a mesa do café. Um ritual de aquecimento para as atividades do dia intenso pela frente. Ali começava a minha tagarelice. Mental e oral. Sempre pulei da cama com disposição de ânimo pra enfrentar o que viesse e isso incluía a fala.
Num desses dias, “conversa” em curso, Filipe, meu mais velho, num tom de voz diferente me fez parar: – Mãe!!