scaler = MinMaxScaler

`scaler = MinMaxScaler`是使用`sklearn.preprocessing`库中的`MinMaxScaler`类创建一个`scaler`对象的语句。`MinMaxScaler`是一种常用的数据归一化方法，它将数据缩放到指定的范围内，默认是将数据缩放到0和1之间。

以下是一个示例代码，演示了如何使用`scaler = MinMaxScaler`进行数据归一化：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建一个MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))

# 假设有一个数据集a
a = [[1], [2], [3], [4], [5]]

# 使用fit_transform方法对数据进行归一化
b = scaler.fit_transform(a)

# 输出归一化后的数据
print(b)

输出：

[[-1. ]
 [-0.5]
 [ 0. ]
 [ 0.5]
 [ 1. ]]

`scaler.inverse_transform`是`MinMaxScaler`类中的一个方法，用于将归一化后的数据逆缩放回原始数据的范围。在你的引用中，`cc = scaler.inverse_transform(c)`将归一化后的数据`c`逆缩放回原始数据。

以下是一个示例代码，演示了如何使用`scaler.inverse_transform`进行逆缩放：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建一个MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))

# 假设有一个归一化后的数据集c
c = [[-1.], [-0.5], [0.], [0.5], [1.]]

# 使用inverse_transform方法将数据逆缩放回原始范围
cc = scaler.inverse_transform(c)

# 输出逆缩放后的数据
print(cc)

输出：

[[1.]
 [2.]
 [3.]
 [4.]
 [5.]]