在sklearn中,无量纲化英文被称为特征的缩放(Scaler),把大的数值压缩到小的范围,或者改变数值的分布状态等。具体的方法和工具很多,包括标准化,归一化,居中,规范化等等不同的手段: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...