这段代码使用了 MinMaxScaler，它是 scikit-learn 库中的一种数据预处理工具，用于对数据进行归一化处理。归一化是一种常见的数据预处理方法，目的是将数据缩放到指定的范围（通常是 [0, 1]），以便不同特征的数据具有可比性，同时也能提高某些机器学习算法的性能。以下是对每行代码的详细解释：

第一行代码

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scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))

• 功能：创建一个 MinMaxScaler 对象，指定归一化的范围为 [0, 1]。

• 说明：

  • MinMaxScaler 是 scikit-learn 中的一个类，用于对数据进行归一化处理。

  • feature_range=(0,1) 是 MinMaxScaler 的参数，表示将数据缩放到 [0, 1] 的范围。默认情况下，feature_range 的值也是 (0, 1)，因此这行代码也可以写成 scaler = MinMaxScaler()。

  • scaler 是一个归一化器对象，它将用于后续的数据归一化操作。

第二行代码

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dataset_train_scaled = scaler.fit_transform(dataset_train)

• 功能：对训练数据 dataset_train 进行归一化处理，并将归一化后的数据存储到 dataset_train_scaled 中。

• 说明：

  • fit_transform 是 scaler 对象的一个方法，它包含两个步骤：

    1. fit：计算训练数据的最小值和最大值，用于后续的归一化操作。fit 方法会根据训练数据的范围确定归一化的参数。

    2. transform：使用这些参数将训练数据缩放到 [0, 1] 的范围。

  • dataset_train 是训练数据集，通常是一个二维 NumPy 数组或 Pandas DataFrame。

  • dataset_train_scaled 是归一化后的训练数据集，其值的范围在 [0, 1] 之间。

第三行代码

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dataset_test_scaled = scaler.transform(dataset_test)

• 功能：对测试数据 dataset_test 进行归一化处理，并将归一化后的数据存储到 dataset_test_scaled 中。

• 说明：

  • transform 是 scaler 对象的一个方法，用于将测试数据缩放到 [0, 1] 的范围。

  • 与 fit_transform 不同，transform 方法不会重新计算最小值和最大值，而是直接使用之前在训练数据上通过 fit 方法计算得到的参数。

  • 这样做的目的是确保训练数据和测试数据使用相同的归一化标准，避免测试数据的范围对模型产生偏差。

  • dataset_test 是测试数据集，通常是一个二维 NumPy 数组或 Pandas DataFrame。

  • dataset_test_scaled 是归一化后的测试数据集，其值的范围也在 [0, 1] 之间。

总结

这段代码的目的是：

1. 创建一个 MinMaxScaler 对象，用于将数据归一化到 [0, 1] 的范围。

2. 对训练数据 dataset_train 进行归一化处理，得到归一化后的训练数据 dataset_train_scaled。

3. 使用相同的归一化参数对测试数据 dataset_test 进行归一化处理，得到归一化后的测试数据 dataset_test_scaled。