医疗数据预处理是数据科学和医疗健康领域的重要环节。它涉及到将原始的医疗数据转换为适合分析的形式。以下是一些关键步骤和技巧：

  • 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。
  • 数据转换：将非数值数据转换为数值数据，例如年龄、性别等。
  • 特征工程：从原始数据中提取有用的特征，以便模型可以更好地学习。

医疗数据处理流程

更多关于数据预处理的深入探讨，可以参考数据预处理教程。

  • 数据可视化：通过图表和图形展示数据的分布和趋势。
  • 数据降维：减少数据中的冗余信息，提高模型的效率。

希望这篇文章能帮助您了解医疗数据预处理的基本概念。如果您有任何疑问或想要了解更多信息，请访问我们的问答社区。