当列具有不同量级时，为什么需要特征缩放？

基于树的模型不需要特征缩放，因为它们根据特征条件（阈值）而不是绝对量级来分割数据。特征值的单调重缩放不会改变分支结构或分裂的顺序。

适用条件：模型是决策树或树的集成（随机森林、XGBoost 等）。；分裂逻辑基于将特征值与阈值进行比较。

从 `sklearn.preprocessing` 导入 `MinMaxScaler`，实例化它，并在选定的 DataFrame 列上调用 `fit_transform`。这将缩放器拟合到数据（学习最小/最大值）并将值转换到 [0, 1] 范围。

适用条件：输入数据是数值型的。；已安装 Scikit-learn 库。

标准化将特征值 $x$ 转换为 $z = \frac{x - \mu}{\sigma}$，针对转换后特征的均值为 0 和标准差为 1。

适用条件：逐数值特征应用。；使用特征均值 $\mu$ 和标准差 $\sigma$。；假设 $\sigma > 0$。

从 `sklearn.preprocessing` 导入 `StandardScaler`，实例化它，并在选定的 DataFrame 列上调用 `fit_transform`。这将数据转换为均值为 0 和标准差为 1。

适用条件：输入数据是数值型的。；已安装 Scikit-learn 库。

最小-最大归一化将特征值 $X$ 转换为 $X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}}$，将特征的观测范围映射到区间 $[0, 1]$。

适用条件：逐数值特征应用。；需要该特征在数据集中的有限最小值 $X_{\min}$ 和最大值 $X_{\max}$。；假设 $X_{\max} \neq X_{\min}$ 以避免除以零。