数据预处理是数据科学和机器学习项目中非常重要的一步。它涉及清洗、转换和整理数据，以便于后续的分析和建模。以下是一些常见的数据预处理步骤：
- 数据清洗：处理缺失值、异常值和不一致的数据。
- 数据转换：将数据转换为适合模型输入的格式。
- 数据归一化：调整数据尺度，使其在相同的范围内。
数据预处理流程图
以下是一些常用的数据预处理方法：
缺失值处理：
- 删除含有缺失值的行或列。
- 使用均值、中位数或众数填充缺失值。
- 使用模型预测缺失值。
异常值处理：
- 删除异常值。
- 使用变换方法（如对数变换）将异常值转换为正常范围。
数据转换：
- 将类别变量转换为数值变量。
- 使用特征工程创建新的特征。
更多关于数据预处理的内容，您可以访问数据预处理深入指南。
希望这个教程能帮助您更好地理解数据预处理。