数据归一化/标准化

方法1：归一化（normalization）:将值转化为0—1之间

                                                                  

调用方法：from sklearn import MinMaxScaler(feature_range=num)

说明：超参数feature_range默认为1，可以自己设置新值得范围0—num

方法2：标准化（standardization） ：新值得分布具有单位方差

                                                                     

调用方法：from sklearn import StandardScaler 

特别说明：与机器学习中的所以转化一样，缩放器只能用于单独用于训练集和新的数据（测试集），而不能应用于完整的数据集（包括测试集）