数据预处理是机器学习流程中的重要步骤，它涉及数据的清洗、转换和集成，以确保数据的质量和可用性。以下是数据预处理在机器学习社区中的一些常见应用：
- 数据清洗：去除或填充缺失值、处理异常值、删除重复数据等。
- 数据转换：将数据转换为适合模型输入的格式，如归一化、标准化等。
- 特征工程：创建新的特征或转换现有特征，以提升模型性能。
常见的数据预处理方法
- 缺失值处理：可以使用均值、中位数、众数填充缺失值，或者使用模型预测缺失值。
- 异常值处理：可以使用IQR（四分位数范围）方法识别和处理异常值。
- 数据标准化：将数据缩放到0到1之间或-1到1之间，以消除不同特征之间的尺度差异。
社区资源
如果您想了解更多关于数据预处理的信息，以下是一些本站链接，可以为您提供更多资源：
数据预处理流程图