通过sklearn，可以对数据进行标准化、归一化处理，并恢复原始数据。

简介：
为了加速模型训练过程并促使模型迅速收敛，通常的做法是首先对数据集进行预处理。具体而言，我们利用了sklearn.preprocess模块来实现这一步骤。下面将详细阐述标准化和归一化之间的差异：归一化可以理解为标准化的一种应用形式，其核心在于将数据映射到 [0, 1] 的区间内。 相反地，标准化则按照比例对数据进行调整，使其位于一个特定的区间范围之中。值得注意的是，标准化后的数据的均值为零，标准差为一，因此标准化后的数据既可能为正值也可能为负值。接下来，我们将探讨如何使用sklearn模块执行标准化和还原标准化操作的原理：该方法的核心在于首先计算出所有数据的均值和方差，然后基于这些统计量进行计算。最终得到的均值为零，方差为一。然而，如果原始数据并非符合高斯分布的特征，那么采用标准化方法的效果可能会大打折扣。导入模块 fro