MinMaxScaler和StandardScaler的区别是什么？

MinMaxScaler和StandardScaler都是Python中的数据预处理工具，用于对数值特征进行规范化，但它们的工作原理和应用场景有所不同。

1. **MinMaxScaler**：这种缩放方法把特征缩放到指定的最小和最大值范围，通常是[0, 1]或者[-1, 1]。它的公式是 `(x - min) / (max - min)`，其中`min`和`max`分别是特征的最小值和最大值。MinMaxScaler假设输入数据有量纲，而且适合于保持原始比例关系的任务，如图像处理或防止极端值的影响。

2. **StandardScaler**：也称为z-score标准化，它将每个特征的值转换成平均值为0、标准差为1的标准正态分布。其公式是`(x - mean) / std_dev`，其中`mean`是特征的平均值，`std_dev`是特征的标准差。StandardScaler更适合那些数据分布近似正态，且希望所有特征都在相似尺度上工作的场景，比如神经网络模型训练。

简而言之，MinMaxScaler更关注值的相对大小，而StandardScaler则关注值的分布形态。选择哪种取决于具体的问题和数据特性。