数据预处理是数据科学和机器学习领域中非常重要的一环。它涉及到对原始数据进行清洗、转换和格式化，以便后续的分析和建模。
数据预处理步骤
- 数据清洗：移除或填充缺失值、处理异常值、去除重复数据等。
- 数据转换：将数据转换为适合模型输入的格式，例如归一化、标准化等。
- 数据集成：将来自不同来源的数据合并在一起。
- 数据变换：对数据进行转换，例如对数变换、多项式变换等。
数据预处理的重要性
- 提高模型性能：预处理后的数据更符合模型的输入要求，可以提高模型的准确性和泛化能力。
- 节省计算资源：预处理可以减少后续计算所需的资源。
相关资源
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数据预处理流程图