MinMaxScaler是如何工作的-按行缩放还是按整个数据集缩放？

MinMaxScaler是一种常用的数据预处理方法，用于将数据特征缩放到一个指定的范围内。它通过对原始数据进行线性变换，将数据映射到指定的最小值和最大值之间。

MinMaxScaler可以按行缩放或按整个数据集缩放，具体取决于使用时的参数设置。在sklearn库中，MinMaxScaler默认按列进行缩放，即按特征进行缩放。这意味着每个特征的最小值将映射到0，最大值将映射到1，其他值将按比例缩放到0和1之间。

如果需要按行缩放，可以将参数设置为axis=1。这样，每行的最小值将映射到0，最大值将映射到1，其他值将按比例缩放到0和1之间。

MinMaxScaler的优势在于它能够保留原始数据的分布形状，同时将数据缩放到指定的范围内。这对于某些机器学习算法和模型来说是非常重要的，因为它们对输入数据的尺度敏感。

应用场景：

数据预处理：在机器学习任务中，MinMaxScaler可以用于对特征数据进行预处理，以确保它们在相同的尺度范围内。
图像处理：在图像处理中，MinMaxScaler可以用于将像素值缩放到0和1之间，以便进行后续的图像处理操作。
数据可视化：在数据可视化中，MinMaxScaler可以用于将数据映射到特定的颜色映射范围，以便更好地展示数据的变化。

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使用preproccessing库的MinMaxScaler类对数据进行区间缩放的代码如下： from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #区间缩放，...返回值为缩放到[0, 1]区间的数据 MinMaxScaler().fit_transform(iris.data) 2.1.3 标准化与归一化的区别　　简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，...归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。规则为l2的归一化公式如下： ? 　　...，将特征值转换到[0, 1]区间上 Normalizer 归一化基于特征矩阵的行，将样本向量转换为“单位向量” Binarizer 二值化基于给定阈值，将定量特征按阈值划分 OneHotEncoder...，我们可以使用sklearn完成几乎所有特征处理的工作，而且不管是数据预处理，还是特征选择，抑或降维，它们都是通过某个类的方法fit_transform完成的，fit_transform要不只带一个参数

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二）归一化----将数据特征缩放至某一范围(scalingfeatures to a range) 另外一种标准化方法是将数据缩放至给定的最小值与最大值之间，通常是０与１之间，可用MinMaxScaler...或者将最大的绝对值缩放至单位大小，可用MaxAbsScaler实现。使用这种标准化方法的原因是，有时数据集的标准差非常非常小，有时数据中有很多很多零（稀疏数据）需要保存住０元素。...2.2 MaxAbsScaler（绝对值最大标准化）与上述标准化方法相似，但是它通过除以最大值将训练集缩放至[-1，1]。这意味着数据已经以０为中心或者是含有非常非常多０的稀疏数据。 ?...这些整数式的表示不能直接作为sklearn的参数，因为我们需要的是连续型的输入，而且我们通常是有序的翻译这些特征，而不是所有的特征都是有序化的（譬如浏览器就是按人工排的序列）。...默认情况下，特征的类别数量是从数据集里自动判断出来的。当然，你也可以用n_values这个参数。我们刚刚举的例子中有两种性别，三种地名和四种浏览器，当我们fit之后就可以将我们的数据转化为数值了。

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