在sklearn中保存MinMaxScaler模型

的方法是使用joblib库的dump函数。MinMaxScaler是一种数据预处理的方法，用于将数据缩放到指定的范围（默认为[0,1]）。

具体步骤如下：

1. 导入MinMaxScaler和joblib库：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.externals import joblib

注意：在sklearn 0.23版本及以后的版本中，joblib库已经被移动到了sklearn中，可以直接使用import joblib进行导入。

1. 创建MinMaxScaler对象并拟合数据：

scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(data)

这里的data是待处理的数据。

1. 保存模型：

joblib.dump(scaler, 'minmaxscaler_model.pkl')

这里的'minmaxscaler_model.pkl'是保存模型的文件名，可以根据实际情况修改。

通过以上步骤，MinMaxScaler模型就成功保存在了指定的文件中。可以通过加载模型来进行数据的缩放处理：

scaler = joblib.load('minmaxscaler_model.pkl')
scaled_data = scaler.transform(data)

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以上是关于在sklearn中保存MinMaxScaler模型的完善且全面的答案。