python資料探勘入門與實踐--------轉換器（資料與處理）與流水線
y=MinMaxScaler().fit_transform(x) y與x為同型矩陣，y每列值的值域為0到1
sklearn.preprocessing.Normalizer 每條資料各特徵值的和為1
sklearn.preprocessing.StandardScaler 各特徵的均值為0，方差為1
sklearn.preprocessing.Binarizer 大於閾值的為1，反之為0
建立流水線分為兩步
1.使用MinMaxScaler()將特徵取值範圍規範到0~1
2.指定KNeighborsClassifier分類器
建立流水線 scaling_pipeline=Pipeline([('scale',MinMaxScaler()),('predict',KNeighborsClassifier())])
交叉檢驗時，變化為scores = cross_val_score(scaling_pipeline,X,y,scoring='accuracy')
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