scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset)

这段代码使用了scikit-learn库中的MinMaxScaler类来进行数据的归一化处理。MinMaxScaler将数据缩放到指定的范围内，这里将数据缩放到了(0,1)的范围内。数据归一化的目的是使得不同特征之间的量纲一致，避免某些特征对模型的训练结果产生过大的影响。通过.fit_transform()方法，将原始数据集dataset转换成归一化处理后的数据集。

相关问题

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset)

根据您的代码，您使用了 `MinMaxScaler` 类从 `sklearn.preprocessing` 模块中实例化了一个归一化器对象 `scaler`，并调用了它的 `fit_transform` 方法对数据集进行归一化处理。

`MinMaxScaler` 是一种常见的数据预处理技术，用于将数据缩放到特定的范围内。在这里，您将数据缩放到了 0 到 1 的范围。

首先，您创建了一个名为 `scaler` 的归一化器对象，并使用 `feature_range` 参数指定了归一化后的数据范围为 0 到 1。

然后，您调用了 `scaler` 对象的 `fit_transform` 方法，并将数据集 `dataset` 作为参数传递给它。这个方法会对数据集进行归一化处理，并返回归一化后的结果。

通过这段代码，您可以将数据集中的数值缩放到特定的范围内，以便更好地进行后续的模型训练或其他数据分析任务。

希望这能帮助您理解代码的功能。如果您有任何其他问题，请随时提问。

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset)

这段代码使用了scikit-learn库中的MinMaxScaler类，将dataset数据集中的特征缩放到了-1到1的范围内。在机器学习中，对于一些特定的算法，比如支持向量机（SVM）、神经网络等，对于特征的数值范围比较敏感，因此需要进行特征缩放。而MinMaxScaler是一种常用的特征缩放方法，它通过对每个特征的最大值和最小值进行缩放，将特征缩放到了-1到1的范围内。这样做的好处是，可以避免某些特征对模型的影响过大，从而提高模型的泛化能力。