预处理是机器学习过程中的关键步骤，它涉及数据的清洗、转换和规范化。以下是几种常用的预处理技术：

数据清洗

  • 缺失值处理：通过填充、删除或插值等方式处理数据中的缺失值。
  • 异常值检测和处理：识别并处理数据中的异常值，以保证模型训练的质量。

数据转换

  • 编码：将分类特征转换为数值类型，例如使用独热编码或标签编码。
  • 归一化和标准化：将特征值缩放到一定范围内，如使用 Min-Max 标准化或 Z-Score 标准化。

数据规范化

  • 特征选择：选择对模型性能影响最大的特征。
  • 特征组合：通过组合现有特征创建新的特征。

机器学习数据预处理流程图

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在处理数据时，我们常常需要考虑到数据的质量和准确性。有效的预处理可以帮助提高模型的性能，并减少过拟合的风险。