minmax_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) norm_feature = minmax_scaler.fit_transform(feature)

这段代码使用了sklearn的MinMaxScaler进行特征缩放。特征缩放是将特征值按比例缩小到某个区间内的过程，这里的feature_range=(0,1)表示将特征缩放到[0,1]的范围内。这样做的好处是可以使不同特征之间的值具有可比性，避免某些特征对模型的影响过大。fit_transform()函数则是将数据进行拟合并转换的过程，返回的是特征缩放后的结果。