1)StandardScaler工具,标准化缩放,是对数据特征分布的转换,目标是使其符合正态分布(均值为0,方差为1)。对于某些模型,如果数据特征不符合正态分布的话,就影响机器学习效率。2)MinMaxScaler工具,是把特征的值压缩到给定的最小值和最大值之间,通常在0和1之间,有负值的话就是-1到1,因此也叫归一化。归一化不会改变...