解决病态矩阵：数据的标准化、归一化

问题描述：

问问GPT的原因：模型在解决系数时遇到了病态矩阵（ill-conditioned matrix），这可能导致结果不够准确

进行MIN MAX归一化缩放之后

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 假设X是待归一化的特征数据
# 将MinMaxScaler适配到数据上，并进行缩放
X_normalized = scaler.fit_transform(X)

# 使用缩放后的数据进行模型训练或预测

运行正常，没有出现病态矩阵的问题

病态矩阵：解对矩阵的系数高度敏感

死去的矩阵分析的知识突然攻击我

归一化（Normalization）：将数据的值压缩到0到1之间，Min-Max 归一化（Min-Max Normalization）公式如下：

标准化（Normalization）：将数据均值变为0，方差为1的状态，Z-Score 标准化（Z-Score Normalization）公式如下：

这两个英文名称是一样的，得根据用法不同去解释它们