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TargetEncoder是目标编码，主要用于回归分析算法模型，采用分类值的平均值作为输出，相同的分类值具有相同的目标编码的输出。

1.输入向量数据集合（集合中每列的数据类型是向量Vector）以及最大特征分类数量maxCategories。2.统计不同特征出现的数量，数量小于或者等于maxCategories的特征归类为分类特征。3.从最小索引值0开始，对分类特征执行索引操作，将原始的特征值转换为索引。

Interaction算法实现集合之间的向量积，例如，给定两个维度是n的向量集合，使用向量积计算输出一个维度是n*n的向量集合。

Normalizer算法用于处理数据标准化以及规范化，缩小数据元素之间的范围差距，让数据元素保持在[-1,1]范围内，更加易于执行数据分析，例如，给定一个向量数据集合以及指定一个参数p，输出数据标准化的向量数据集合。

算法StandardScaler是用于处理向量数据集合的数据元素的标准缩放，减少数据元素之间的差异，更加容易地执行数据分析，是统计学的数据分析领域常用的标准化方法。