数据归一化处理🌟

在第1题的处理基础上，我们对其中的speed和acceleration进行了更深入的分析🚗💨。速度（speed）作为车辆行驶过程中的关键指标，其数值范围往往非常广泛，从静止到高速行驶都有可能。为了确保不同速度值之间的可比性，并提高后续机器学习模型的训练效率，我们采用最小-最大归一化方法，将所有速度值缩放到0到1之间。这一步骤不仅有助于提升模型的性能，还能使数据分布更加均匀，从而更准确地捕捉速度变化的趋势。

至于加速度（acceleration），同样需要进行归一化处理，以消除量纲的影响，使得不同车辆或不同测试条件下的加速度数据能够进行有效的比较。通过归一化处理，我们可以更好地理解速度与加速度之间的关系，为后续的分析和建模奠定坚实的基础。🚀

这样，通过对speed和acceleration的数据归一化处理，我们能够更加高效且准确地完成数据分析任务，为决策提供有力支持。🎯

通过上述内容，我们不仅完成了数据预处理的任务，还为后续的深入分析奠定了良好的基础。希望这些信息对你有所帮助！💡

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