机器学习过程中，数据预处理的步骤是非常重要的，对于建模人员而言，用于数据分析，预处理，特征工程的时间甚至会多于模型搭建与调优的时间。
常见的数据预处理方法有归一化、标准化、中心化、零均值化，以及独特编码。
我通常是使用sklearn进行数据预处理，以归一化为例，最常用的包是：from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler，当我们准备好数据，分割出了训练集与测试集，要对两个部分进行训练的时候，通常应当只对训练集进行fit，得到训练好的归一化标准，对训练集与测试集进行transform得到归一化结果。
这么做的原因显而易见，避免测试集中的数据特征影响了训练集的归一化过程，造成测试集的特征泄露，导致模型结果过拟合，影响模型效果。
有一点需要注意的是，倘若测试集中的数据集不在训练集的最大最小值范围内，则把测试集大于训练集最大值的数据调整为归一化的最大值，把测试集小于训练集最大值的数据调整为归一化的最小值。
不只是归一化，在标准化、中心化、零均值化这些数据预处理方法中，也需要注意这一点。
但在one-hot编码过程中，却恰好相反。
原因是，one-hot编码需要对数据集特定字段的每一个类别进行one-hot编码，如假如我们只对训练集进行one-hot编码额训练，如果测试集中出现了训练集中没有的数据类别，那么将无法对测试集完成one-hot编码动作。
因此，为了保证one-hot编码顺利进行，我们应当将测试集，训练集指定字段合并后的所有类别进行one-hot编码训练。
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