1.加工特性：特定のアルゴリズムによってデータに変換する統計的（数学的手法）を必要とします。
2.異なるデータタイプは、異なるアプローチがあります。
数値データ：標準的な規模：1、正規化された2、3標準化、欠損値
部門データ：ワンホットエンコーディング
時間タイプ：時点を切断
3.sklearn特徴処理API：sklearn前処理。
4. 正規化：元のデータとの間でデータを変換して（デフォルト[0,1]）にマッピングされます。
（式2つの段階、第二Xを算出する第1の演算のx、 ）
注：式は、各列の作用、maxは最大値であり、minは次にX「」最終結果は、MXは、MIは、デフォルトは、MX 1の値が指定されている間隔であるように、MIは0であり、最小値です。
正規化プロセス式：
