数据预处理是人工智能项目中至关重要的一个环节。以下是数据预处理的一些关键步骤和注意事项：
- 数据清洗：删除或修正无效、重复或错误的数据。
- 数据集成：将来自不同来源的数据合并成单一的数据资源。
- 数据变换：通过缩放、归一化等方式改变数据格式。
- 数据规约：降低数据集的维度，同时尽可能保留数据的信息。
**图片展示：**数据清洗流程示意图。
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常见问题：
什么是特征工程？ 特征工程是指从原始数据中提取或构造新的特征，以改善模型性能的过程。
为什么数据预处理很重要？ 数据预处理能够提高模型的准确性和效率，避免数据质量问题对模型性能的影响。
希望以上信息对您有所帮助！如果您还有其他问题，欢迎在评论区留言讨论。