以上问题也是面试中经常被问到的问题，我将在本博客中尝试通过提供合适的例子来回答上述问题。我们将使用 sklearn 的 StandardScaler 和 MinMaxScaler。

让我们考虑一个数据集，其中Age和Estimated Salary是输入特征，我们必须预测产品是否已购买（输出标签）或未购买。

看看我们数据的前 5 行。

什么是标准化？

标准化 或 Z-Score 归一化是特征缩放技术之一，这里特征的转换是通过从均值中减去并除以标准差来完成的。这通常称为 Z 分数归一化。结果数据的平均值为 0，标准差为 1。

所以现在我们已经看到了标准缩放的公式，现在我们将看看如何将它应用于我们的数据集。

首先，我们将数据分为训练集和测试集，并应用标准缩放器。

数据集描述：