Python scikit-learn，数据的预处理，归一化，MinMaxScaler

数据的预处理：通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据 数值型数据：标准缩放：归一化、标准化、缺失值处理 类别型数据(字典类型)：one-hot编码 时间类型：时间的切分(重采样)   为什么要归一化？ 归一化之后可以平衡各个特征的重要性。(例如在计算不同样本之间的距离时，归一化后可以避免某一个特征的重要性过大或过小)  归一化的缺点：归一化受异常点(最大值，最小值)的影响较大。

>>阅读原文<<