数据预处理是人工智能领域的基础，它涉及到将原始数据转换为适合机器学习模型训练的格式。以下是数据预处理的一些关键步骤：
- 数据清洗：移除或修正数据中的错误、重复或不一致的数据。
- 数据集成：将来自不同源的数据合并到一个数据集中。
- 数据转换：将数据转换为适合模型输入的格式，例如归一化或标准化。
- 特征选择：选择对模型预测最有影响力的特征。
数据预处理流程图
对于更深入的了解，您可以访问我们的数据预处理教程。
- 数据可视化：通过图表和图形来直观地理解数据。
- 数据降维：减少数据集的维度，以便更容易处理。
- 异常值检测：识别和排除数据集中的异常值。
希望这些信息对您有所帮助！如果您有任何疑问，欢迎在论坛上提问。