sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

MinMaxScaler 是 sklearn 中的一个数据预处理工具，用于将数据缩放到指定的范围内，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。它可以应用于连续型数据，如特征值或目标值，以便更好地进行机器学习建模。

相关问题

sklearn.preprocessing.minmaxscaler

sklearn.preprocessing.minmaxscaler是一个用于数据归一化的类，它可以将数据缩放到指定的范围内，通常是[,1]或[-1,1]。该类可以应用于单个特征或多个特征，它会自动计算每个特征的最小值和最大值，并将数据缩放到指定的范围内。该类在机器学习中广泛应用，可以提高模型的准确性和稳定性。

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler.

### 使用 `MinMaxScaler` 进行数据归一化

`MinMaxScaler` 是一种常用的特征缩放技术，可以将数值型特征线性转换到指定范围，默认情况下是[0, 1]区间。此工具通过计算每列的最大值和最小值来实现这一目标[^1]。

下面是一个简单的例子展示如何使用 `MinMaxScaler` 对二维数组进行归一化：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

data = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]])
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

print(normalized_data)

需要注意的是，在某些场景下应用 `MinMaxScaler` 可能会带来意想不到的结果，比如当用于图像处理时可能会引入条带现象[^2]。这是因为默认设置下的 `MinMaxScaler` 沿着每一列独立地执行标准化操作（axis=0），这可能不适合特定类型的多维数据集结构。

对于希望避免此类问题的情况，建议考虑其他替代方案或是调整参数配置以适应具体需求。如果目的是对整个矩阵而不是单独的列来进行统一的比例变换，则可以直接利用 NumPy 提供的方法完成同样的任务。