数据预处理—归一化和标准化

威斯康星州乳腺癌数据集是scikit-learn（sklearn）库中一个常用的内置数据集，用于分类任务。该数据集包含了从乳腺癌患者收集的肿瘤特征的测量值，以及相应的良性（benign）或恶性（malignant）标签。数据集名称：威斯康星州乳腺癌数据集（Breast Cancer Wisconsin Dataset）数据集来源：数据集最初由威斯康星州医院的Dr. William H. Wolbe

箱图是一种统计图形，用于展示一组数据的分布特征和离散程度。它通过展示数据的五个关键统计量（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）来呈现数据的整体概况。箱图通常由一个矩形箱体和两条“触须”（whiskers）组成。箱图在许多应用场景中都得到了广泛的应用，包括：异常检测：箱图可以用于识别异常值，帮助分析人员发现数据中的异常情况。通过观察箱体之外的触须和离群点，可以辨别出与其他数据点显著不同的