minmax_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) norm_feature = minmax_scaler.fit_transform(feature)

这段代码是使用`sklearn`库中的`preprocessing`模块中的`MinMaxScaler`类来进行特征归一化处理，将特征缩放到0到1之间的范围内，以便于训练机器学习模型。其中，`feature`是原始的特征数据，`minmax_scaler`是`MinMaxScaler`类的一个实例化对象，`fit_transform()`方法是对`feature`进行拟合和转换操作，返回归一化后的结果`norm_feature`。