LinearRegression模型中参数normalize=True含义是回归向量X将在回归之前进行归一化处理

是的，你说的很对。在sklearn的LinearRegression模型中，参数normalize=True的含义是将输入的回归向量X进行归一化处理，即将每个特征的数值缩放到0和1之间，这样可以避免不同特征之间的量纲不同带来的影响。具体地说，就是对每个特征x进行如下变换：(x-mean)/std，其中mean是该特征在训练集中的均值，std是该特征在训练集中的标准差。这样做的好处是可以使梯度下降算法更加稳定和收敛快速，从而提高模型的预测性能。需要注意的是，如果数据本身已经做过归一化处理，则可以将normalize参数设置为False，避免重复处理。