human: 解释机器学习中“缩放”概念。
 bot: 在机器学习中，缩放是一种重要的预处理步骤，用于将特征值转换为合适的范围，以便更好地适应模型的训练和预测过程。通过缩放特征值，可以消除特征之间的量纲差异，使得不同特征之间的权重更加平衡。这样可以避免某些特征对模型的影响过大，从而提高模型的性能和稳定性。缩放的方法有很多种，常见的包括标准化和归一化。标准化将特征值转换为均值为0，标准差为1的分布，适用于特征值的分布近似正态分布的情况。归一化将特征值缩放到0到1的范围内，适用于特征值的分布比较偏态或者存在较大的离群值的情况。通过选择合适的缩放方法，可以提高机器学习模型的性能，并更好地适应不同类型的数据。