该错误信息意味着无法对形状为(75000,3)和(50,)的数组进行广播操作。这通常是由于数组形状不兼容引起的。

解决方法如下：

1. 检查输入的两个数组的形状是否匹配。确保它们具有相同的维度和相等的维度大小。
2. 如果两个数组的形状不匹配，可以考虑使用 numpy 的 reshape() 函数来调整数组的形状，以使它们兼容。
3. 可以使用 numpy 的 broadcast_to() 函数将较小的数组广播成与较大数组相同的形状。
4. 如果你使用的是 sklearn 的标准化缩放器（StandardScaler），请确保你的输入数组具有正确的形状。可以使用 reshape() 或者转置操作来调整数组的形状。

下面是一个示例代码，演示了如何对形状不匹配的数组进行广播操作：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建两个不匹配的数组
array1 = np.random.rand(75000, 3)
array2 = np.random.rand(50)

# 检查数组形状
print(array1.shape)  # (75000, 3)
print(array2.shape)  # (50,)

# 尝试对数组进行广播操作
# scaler = StandardScaler()
# scaler.fit(array1, array2)  # 这里会抛出 ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (75000,3) (50,) (75000,3)

# 调整数组形状，使它们兼容
array2_reshaped = array2.reshape(1, -1)  # 转换 array2 的形状为 (1, 50)
print(array2_reshaped.shape)  # (1, 50)

# 进行广播操作
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(array1, array2_reshaped)

在上面的示例中，我们通过使用 reshape() 函数将 array2 的形状调整为 (1, 50)，使其与 array1 的形状 (75000, 3) 匹配，然后再进行广播操作。