求助：识别Python中作为预处理步骤的某归一化/缩放方法

嘿，先看你用的make_classification里的shift=5和scale=10参数，这个操作其实是线性平移缩放变换（Shift-Scale Transformation），也可以直接归为线性缩放的一类。具体来说，它是对每个原始特征执行：
$$X_{处理后} = X_{原始} \times scale + shift$$
和咱们常用的StandardScaler（基于均值标准差标准化）、MinMaxScaler（基于最值归一化）不一样，它不是根据特征自身的统计量来调整，而是直接给所有特征统一乘上缩放因子、加上偏移值，属于一种固定规则的线性变换。

给你整理好的完善版问题表述 #

我用scikit-learn的make_classification生成分类数据集时，设置了shift=5和scale=10参数来变换特征，但不确定这个操作对应的归一化/缩放方法的标准名称。另外我还想知道，这种变换和StandardScaler、MinMaxScaler这类常用缩放方法有啥区别，适合用在哪些场景里？

补全并格式化你的数据集代码 #

你给的代码片段我帮你补全并规范格式啦：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成带平移缩放的分类数据集
X, y = make_classification(
    n_samples=300,
    n_features=6,
    n_informative=4,
    n_classes=2,
    random_state=0,
    shuffle=True,
    shift=5,
    scale=10
)

# 将特征存入DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Feature 1': X[:,0],
    'Feature 2': X[:,1],
    'Feature 3': X[:,2],
    'Feature 4': X[:,3],
    'Feature 5': X[:,4],
    'Feature 6': X[:,5],
    'Target': y
})

要是还有其他相关的疑问，比如这种变换对模型训练的影响之类的，随时补充具体场景就行~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9238790