为什么要StandardScaler, MinMaxScaler

StandardScaler和MinMaxScaler是常用的数据预处理方法，用于将数据缩放到特定的范围内，以便更好地训练机器学习模型。具体来说：

1. StandardScaler：将数据缩放成均值为0，标准差为1的标准正态分布。这种缩放方法广泛用于基于距离度量的模型，例如KNN和SVM等。在特征的方差差别很大时，可以使用该方法缩放数据，使其具有相似的尺度，以便于模型的训练。

2. MinMaxScaler：将数据缩放到指定的最小值和最大值之间的范围内。这种缩放方法广泛用于神经网络等模型，以便于模型的训练。在特征的最大值和最小值差别很大时，可以使用该方法缩放数据，使其具有相似的尺度，以便于模型的训练。

总之，StandardScaler和MinMaxScaler都是常用的数据预处理方法，可以帮助我们更好地训练机器学习模型。具体使用哪种方法取决于数据的特点和模型的需求。