sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()仅返回0或1，不返回浮点数

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()是scikit-learn（一个流行的机器学习库）中的一个预处理类，用于将特征数据进行归一化处理。归一化是将数据缩放到一个固定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]之间。

该函数的作用是将特征数据进行线性变换，将数据缩放到给定的最小值和最大值之间。具体而言，它通过以下公式将数据进行缩放：

X_scaled = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))

其中，X表示原始的特征数据，X.min(axis=0)表示每列的最小值，X.max(axis=0)表示每列的最大值。

该函数的返回值是经过缩放后的特征数据。根据问题描述，如果返回值仅为0或1，而不是浮点数，可能是由于数据的取值范围非常小，导致所有的值都被缩放到了0或1。

MinMaxScaler()的优势在于它能够保留原始数据的分布形状，同时将数据缩放到指定的范围内，有助于提高某些机器学习算法的性能和收敛速度。它常用于需要将特征数据归一化的机器学习任务中，例如支持向量机（SVM）和神经网络。

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