在预处理数据集时，我总是会混淆是使用MinMaxScaler还是标准化Scaler，因此我的问题是什么时候使用标准化Scaler，以及在什么情况下可以使用MinMaxScaler？

回答：

MinMaxScaler 例如 (feature_range = (0, 1)) 会将列中的每个值按比例转换到 [0,1] 范围内。将其作为转换特征的首选缩放器，因为它会保留数据集的形状（无失真）。

StandardScaler() 会将列中的每个值转换到以均值0和标准差1的范围内，即，每个值将通过减去均值并除以标准差来进行标准化。如果您知道数据分布是正态的，请使用StandardScaler。

如果存在异常值，请使用 RobustScaler()。或者，您可以删除异常值并使用上述两种缩放器中的任意一种（选择取决于数据是否呈正态分布）。

附加说明：如果在train_test_split之前使用缩放器，会发生数据泄漏。请在train_test_split之后使用缩放器。