preprocessing.MinMaxScaler()

preprocessing.MinMaxScaler()是一个用于特征缩放的类，在scikit-learn的preprocessing模块中定义。它的作用是将数据缩放到指定的范围内。MinMaxScaler通过计算每个特征的最小值和最大值，然后将每个特征的值按比例缩放到指定的范围内。默认情况下，缩放的范围是0到1。

它的主要参数包括：
- feature_range：指定缩放后的范围，默认为(0, 1)。

MinMaxScaler提供了fit方法来计算训练数据的最小值和最大值，并且提供了transform方法来对数据进行转换。还有一个partial_fit方法，可以用于在线计算数据的最小值和最大值，以便后续进行缩放。

请注意，MinMaxScaler只应用于数值型特征，而不适用于类别型特征。

相关问题

preprocessing.MinMaxScaler

preprocessing.MinMaxScaler是sklearn库中的一个函数，用于数据归一化的处理。它可以将数据缩放到指定的范围内，默认范围是[0, 1]。在使用该函数时，你可以指定feature_range参数来控制数据的压缩范围。例如，如果你希望将数据缩放到[-1, 1]的范围内，你可以将feature_range参数设置为(-1, 1)。

sklearn.preprocessing.minmaxscaler

sklearn.preprocessing.minmaxscaler是一个用于数据归一化的类，它可以将数据缩放到指定的范围内，通常是[,1]或[-1,1]。该类可以应用于单个特征或多个特征，它会自动计算每个特征的最小值和最大值，并将数据缩放到指定的范围内。该类在机器学习中广泛应用，可以提高模型的准确性和稳定性。