MinMaxScaler

MinMaxScaler是一种常见的数据预处理技术，用于将数据缩放到指定的范围内。它通过对每个特征的最小值和最大值进行缩放，将特征值转换为0到1之间的值。具体来说，对于每个特征$x_i$，MinMaxScaler将其转换为:

$$x_i' = \frac{x_i - \min(x_i)}{\max(x_i) - \min(x_i)}$$

其中，$x_i'$是归一化后的特征值，$\min(x_i)$和$\max(x_i)$分别是特征$x_i$的最小值和最大值。使用MinMaxScaler可以消除不同特征之间的比例差异，使得不同特征具有相同的重要性。

在使用MinMaxScaler时，首先需要创建一个MinMaxScaler对象，然后使用fit方法计算每个特征的最小值和最大值。接下来，使用transform方法将数据缩放到指定的范围内。例如，以下代码演示了如何使用MinMaxScaler将一组数据缩放到0到1之间的范围内：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 创建MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 训练MinMaxScaler对象
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
scaler.fit(data)

# 将数据缩放到0到1之间
data_norm = scaler.transform(data)

这里，我们首先创建一个MinMaxScaler对象，并使用fit方法计算每个特征的最小值和最大值。然后，我们使用transform方法将数据缩放到0到1之间的范围内。