线性回归-使用MinMaxScaler()获取特征重要性-非常大的系数

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立特征与目标变量之间的线性关系模型。它通过拟合最佳的直线来预测连续型的目标变量。在线性回归中，特征重要性指的是特征对目标变量的影响程度。

为了获取特征重要性，可以使用MinMaxScaler()进行特征缩放。MinMaxScaler()是一种常用的数据预处理方法，用于将特征缩放到指定的范围内，通常是[0, 1]。通过缩放特征，可以消除不同特征之间的量纲差异，使得模型更加稳定和准确。

非常大的系数在线性回归中表示该特征对目标变量的影响非常大。具体来说，系数表示单位变化的特征对目标变量的影响程度。如果某个特征的系数非常大，说明该特征对目标变量的影响非常显著，变化一个单位的该特征会导致目标变量发生较大的变化。

以下是使用腾讯云相关产品和产品介绍链接地址的建议：

1. 线性回归模型建立和训练可以使用腾讯云的机器学习平台AI Lab，详情请参考：腾讯云AI Lab
2. 特征缩放可以使用腾讯云的数据预处理服务DataWorks，详情请参考：腾讯云DataWorks
3. 在线性回归中，可以使用腾讯云的数据分析服务Data Lake Analytics进行特征重要性分析，详情请参考：腾讯云Data Lake Analytics

请注意，以上仅为腾讯云相关产品的建议，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。