•数据预处理的几种方法：

StandardScaler：确保每个特征的平均值为0，方差为1，使得所有特征在同一量级。但不能保证特征任何特定的最大值和最小值。

RobustScaler：与StandardScaler类似，确保每个特征的统计属性在同一范围，但使用中位数和四分位数。会忽略数据中的异常值。

MinMaxScaler：移动数据，使得所有特征刚好在0到1之间。

Normalizer：对每个数据点进行放缩，使得特征向量的欧式长度等于1.即将数据投射在半径为1的圆上，对与更高维的数据，是投射在球面上。适用于数据的方向或角度是重要的，而特征向量的长度无关紧要。