数据预处理是机器学习项目中的重要步骤，它涉及到将原始数据转换为适合模型训练的形式。以下是一些数据预处理的基本步骤：
- 数据清洗：移除或填补缺失值，处理异常值。
- 数据转换：将数据转换为数值型，进行归一化或标准化。
- 特征选择：选择对模型有帮助的特征。
数据预处理流程图
更多关于数据预处理的资料，请参阅： 数据预处理详解
- 数据清洗：通过清洗数据，我们可以确保模型不会因为错误的或缺失的数据而受到影响。
- 数据转换：转换数据是为了使数据更适合模型处理，例如，将类别数据转换为数值型。
- 特征选择：选择正确的特征可以减少模型过拟合的风险，并提高模型的性能。
希望这个教程能帮助你更好地理解数据预处理。如果你有任何疑问，欢迎在评论区提问。
数据清洗示例