特征工程中特征缩放常用的方法
    特征缩放是特征工程中的重要步骤之一，常用的方法包括：
    1. 标准化（Standardization）：将数据按照均值和标准差进行缩放，使得数据的分布符合标准正态分布，常用的标准化方法包括Z-score标准化和均值方差标准化。
    2. 区间缩放（Min-max Scaling）：将数据按照最大值和最小值进行缩放，使得数据的取值范围在[0,1]之间，常用的区间缩放方法包括线性缩放和对数缩放。
    3. 正则化（Normalization）：将数据按照特定的正则化规则进行缩放，使得数据的范数（向量长度）等于1，常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。
    4. 二值化（Binarization）：将数据按照特定的阈值进行二值化，将大于等于阈值的数据置为1，将小于阈值的数据置为0。
在常用的正则化计算方法中 属于    在选择特征缩放方法时，需要考虑数据的分布情况以及模型的需求，以选择最合适的方法进行特征缩放。

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