在机器学习-决策树模型中，特征标准化是一个重要的处理方法。通过均值移除，可以令样本矩阵中每一列（即特征）的平均值为0，标准差为1。这样一来，所有特征对最终模型的预测结果都有接近一致的贡献，模型对每个特征的倾向性更加均衡。import sklearn.preprocessing as sp，可以使用sp.scale()函数进行标准化处理，具体使用方法请参考官方文档。特别注意，标准化处理是在数据预处理中必不可少的，但在一些特定场景如图像、文本识别等领域中反而会引起逆效果。因此需要根据具体情况进行处理。
