未定义名称'StandardScaler‘

StandardScaler是一个常用的数据预处理方法，用于对数据进行标准化处理。标准化是指将数据按照一定的比例缩放，使得数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。这一过程可以有效地消除不同特征之间的量纲差异，使得数据具有统一的尺度。

应用场景：

1. 机器学习模型训练：在训练机器学习模型时，使用StandardScaler对训练数据进行预处理，可以帮助提高模型的训练效果和收敛速度。
2. 特征工程：在特征工程中，StandardScaler可以帮助我们将特征转换为具有相同尺度的数据，从而减少特征之间的偏差，提高模型的稳定性和可解释性。
3. 数据可视化：在数据可视化过程中，通过对数据进行标准化处理，可以使得不同特征在可视化图形上具有可比性，更好地展现数据之间的关系。

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