Python数据预处理(sklearn.preprocessing)—归一化(MinMaxScaler)，标准化(StandardScaler)，正则化(Normalizer, normalize)...

数据预处理在机器学习中非常重要，因为很多算法对数据的范围和分布都有要求。在Python中，sklearn.preprocessing模块提供了一些常用的数据预处理方法，包括归一化、标准化、正则化等。

1. 归一化(MinMaxScaler)：将数据缩放到0到1的范围内。对原始数据进行线性变换，使结果落到[0,1]区间内。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

2. 标准化(StandardScaler)：将数据转换为标准正态分布，即均值为0，方差为1的分布。在特征的方差相差很大时，使用此方法可消除方差差异对模型的影响。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

3. 正则化(Normalizer, normalize)：将样本向量转换为单位向量，也就是将每个样本缩放到单位范数。常用于文本分类和聚类中。

from sklearn.preprocessing import Normalizer

scaler = Normalizer()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

以上三种方法都会对数据进行转换，但各自的应用场景不同。选择哪种方法取决于数据的分布和模型的需求。