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数据缩放是数据预处理中的一个关键步骤，它将特征转换为相似的量纲或范围，通常在训练机器学习模型之前进行。数据缩放的主要目的是确保所有特征对模型的贡献是均等的，并提升模型的性能，因为一些算法在特征被缩放后能更快收敛。 常见的数据缩放方法包括标准化（Standardization）和 Min-Max 缩放（Min-Max Scaling）： 标准化（Standardization） ：将数据转换为均值为 0 和标准差为 1 的分布。这种方法适用于许多机器学习算法（尤其是深度学习算法），它们通常假设数据符合标准正态分布。然而，标准化对异常值较为敏感，更适合于已经呈正态分布的数据。 Min-Max 缩放（Min-Max Scaling） ：将数据缩放到介于 0 和 1 之间的范围。这种方法对异常值也敏感，但在处理稀疏数据时能够保留值为 0 的数据，并且能够保持数据的原始分布形状。 此外，如果数据
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