sklearn 数据归一化

Sklearn提供了多种数据归一化的方法，可以使用`sklearn.preprocessing`模块进行数据归一化操作。常用的归一化方法有：MinMaxScaler和StandardScaler。

1. MinMaxScaler：将数据缩放到一个指定的范围（默认是[0, 1]）。通过`MinMaxScaler`类实现，使用`fit_transform`方法可以将数据进行归一化操作。

示例代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

2. StandardScaler：将数据按照均值为0，方差为1进行标准化处理。通过`StandardScaler`类实现，也可以使用`fit_transform`方法进行操作。

示例代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

除了上述两种常用的归一化方法，Sklearn还提供了其他一些归一化方法，如RobustScaler和Normalizer等，可以根据实际需求选择合适的方法进行数据归一化操作。