数据归一化处理使用minmaxscaler的代码文件地址为D:\llq\customer_shopping_data.csv"

数据归一化是一种常见的预处理步骤，用于将数值特征缩放到统一的范围内，比如0到1之间。使用Python的sklearn库中的MinMaxScaler进行归一化操作，首先需要导入所需的库并加载数据。假设您的CSV文件已经分成了训练集和测试集，并且已经读取进来，您可以参考以下代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据
data_path = "D:\\llq\\customer_shopping_data.csv"
df = pd.read_csv(data_path)

# 分割数据集（这里假设已经有一个名为'X_train', 'y_train' 和 'X_test' 的变量）
X_train = df.iloc[:, :-1]  # 假设最后一列是目标变量
y_train = df.iloc[:, -1]

# 创建归一化对象
scaler = MinMaxScaler()

# 对训练集进行归一化
X_train_normalized = scaler.fit_transform(X_train)

# 应用相同的转换到测试集
X_test_normalized = scaler.transform(X_test)

在这个例子中，`scaler.fit_transform(X_train)`会先计算训练集的最小值和最大值，然后对每个特征进行缩放。接着，`scaler.transform(X_test)`则使用训练得到的缩放范围对测试集进行同样的变换。