根据归一化的定义和公式，完成下面的myminmaxscaler，获得与sklearn中的minmaxscaler相同的功能，再进行模型的训练和测试。观察是否能与minmaxscaler有相同的效果。注意：不要调用train_test_split重新划分训练和测试集，使用上面现成的。同样，不要再构造新的分类器对象，对上面的重新训练和测试即可。

以下是使用 Python 实现的 `myminmaxscaler` 功能，并进行模型的训练和测试的示例代码： ```python import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler class MyMinMaxScaler: def __init__(self): self.min_ = None self.max_ = None def fit(self, X): self.min_ = np.min(X, axis=0) self.max_ = np.max(X, axis=0) def transform(self, X): return (X - self.min_) / (self.max_ - self.min_) # 假设已有现成的训练和测试数据 X_train, X_test, y_train, y_test scaler = MyMinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 在这里使用缩放后的数据进行模型的重新训练和测试 ``` 额外需要注意的逻辑点： 1. 确保数据的维度和类型符合要求，避免出现计算错误。 2. 对于异常值的处理要谨慎，可能会影响缩放的效果。 3. 注意代码的效率，尤其是在处理大规模数据时。 [2024-12-03 22:33:24 | AI写代码神器 | 279点数解答]