MinMaxScaler 是一种常用的数据预处理方法，它通过将个个特征缩放到一个指定的范围来转换特征。

MinMaxScaler 的原理

MinMaxScaler 通过以下公式将原始数据 \ 缩放到指定的范围 \：

其中： - \ 是特征 \ 的Zui细小值。 - \ 是特征 \ 的Zui巨大值。 - \ 和 \ 是缩放后的值范围的下限和上限。

参数设置

• feature_range: 缩放后的值范围，默觉得 。
• copy: 布尔值，指定是不是在缩放时复制数据。默觉得 True。

应用场景

1. 机器学模型: 在机器学模型中， 特征缩放Neng消除不同特征之间的尺度差异，使得模型Neng够geng优良地处理数值范围不同的特征。

2. 图像处理: 在图像处理中，MinMaxScaler Neng用来将像素值映射到 0 到 255 的范围内。

3. 时候序列琢磨: 在时候序列琢磨中，MinMaxScaler Neng用来对时候序列数据进行归一化。

示例代码

python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np

data = np.array

scaler = MinMaxScaler)

scaleddata = scaler.fittransform

print

MinMaxScaler 是一种轻巧松但有效的数据预处理方法，它Neng搞优良模型的准确性和效率。在处理不同数据分布或需要特征缩放的场景时MinMaxScaler 是一个hen优良的选择。