数据清洗是机器学习项目中的关键步骤，它确保了后续分析的质量。以下是一些常见的数据清洗技巧：

  • 去除重复数据：重复的数据会导致模型过拟合，影响模型的准确性。
  • 处理缺失值：缺失值可以填充、删除或使用模型预测。
  • 异常值检测：异常值可能会对模型产生负面影响，需要识别并处理。
  • 数据标准化：将不同量纲的数据转换到相同的尺度，以便模型更好地处理。

数据清洗流程图

数据清洗工具推荐

  • Pandas：Python 的一个强大库，用于数据处理和分析。
  • OpenRefine：一个交互式数据清洗和转换工具。

想要了解更多关于数据清洗的技巧和工具，可以访问数据清洗教程。