详解scaler = MinMaxScaler()

`MinMaxScaler()` 是一种数据归一化的方法，它可以将数据缩放到一个指定的范围内。这个方法将数据的最小值缩放为 0，最大值缩放为 1，其他值按照比例缩放到这个范围内。其数学公式为：

$$x_{scaled} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$$

其中，$x$ 是原始数据，$x_{scaled}$ 是归一化后的数据，$x_{min}$ 和 $x_{max}$ 分别是原始数据的最小值和最大值。

在使用 `MinMaxScaler()` 方法时，我们需要先创建一个 `MinMaxScaler()` 对象，然后使用 `fit_transform()` 方法将数据进行归一化。

例如，在 Python 中，我们可以这样使用：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建 MinMaxScaler 对象
scaler = MinMaxScaler()

# 将数据进行归一化
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

这里，`data` 是原始数据，`normalized_data` 是归一化后的数据。我们可以通过 `scaler` 对象的一些属性来查看归一化后数据的一些信息，例如 `scaler.data_min_` 和 `scaler.data_max_` 可以分别查看原始数据的最小值和最大值，`scaler.min_` 和 `scaler.max_` 可以分别查看归一化后的数据的最小值和最大值。