机器学习中的归一化处理方法详解

 raise InvalidParameterError(sklearn.utils._param_validation.InvalidParameterError: The 'feature_range' parameter of MinMaxScaler must be an instance of 'tuple'. Got [1, 3] instead.

按照黑马程序员3天快速入门python学习中进行归一化处理更改归一范围出现如下报错

这是原报错代码，添加feature_range设置范围后就报错

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data=pd.read_csv('E:\学习\iris.csv')
#获取前三列
data=data.iloc[:,:3]
#实例化一个转换器类
# transfer=MinMaxScaler()#默认范围为[0,1] 可自定义
transfer=MinMaxScaler(feature_range=[1,3])#默认范围为[0,1] 可自定义
#调用fit_transform
data_new=transfer.fit_transform(data)
print(data)
print(data_new)

只需要改成 

# transfer=MinMaxScaler()#默认范围为[0,1] 可自定义
transfer=MinMaxScaler(feature_range=(1,3))#默认范围为[0,1] 可自定义

即可运行，运行结果如下