sklearn.preprocessing.MaxAbsScaler是Scikit-learn中用于数据标准化的函数之一，其作用是将训练集的每个特征缩放至[-1,1]之间，对测试集进行同样的缩放操作。该函数常用于以线性模型（例如：Logistic回归、SVM等）为基础的算法中。
该函数的使用方法可以概括为以下4步：
1. 实例化MaxAbsScaler。
2. 使用fit方法拟合训练数据。
3. 使用transform方法对训练集和测试集数据进行缩放操作。
4. 使用缩放后的数据进行训练（不进行拟合操作）。
以下是两个使用缩放的实例：
第一个实例（仅使用训练集）：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
# 实例化 MaxAbsScaler
scaler = MaxAbsScaler()
# 对训练集进行拟合和变换
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
# 使用线性回归模型进行拟合
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train_scaled, y_train)
# 对测试集进行变换
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
# 预测结果
predictions = clf.predict(X_test_scaled)
在上面的代码中，我们使用 MaxAbsScaler 对训练集进行标准化，然后将缩放后的数据用于训练 Logistic 回归模型，最后使用相同的 scaler 对测试集进行缩放，并使用 Logistic 回归模型进行预测。
第二个实例（同时使用训练集和测试集）：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
# 实例化 MaxAbsScaler
scaler = MaxAbsScaler()
# 对训练集和测试集进行拟合和变换
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
# 使用线性回归模型进行拟合
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train_scaled, y_train)
# 预测结果
predictions = clf.predict(X_test_scaled)
在上面的代码中，我们首先对训练集和测试集使用 MaxAbsScaler 进行标准化，并将缩放后的数据用于训练 Logistic 回归模型，最后直接使用 scaler 对测试集进行缩放，并使用 Logistic 回归模型进行预测。与第一个例子不同的是，这里的数据集是同时使用的。