数据清洗是机器学习流程中的一个重要步骤，它涉及到从原始数据集中去除或修正错误、重复、不完整或不一致的记录。以下是一些常见的数据清洗技巧：
1. 缺失值处理
数据集中常见的缺失值处理方法包括：
- 删除含有缺失值的记录
- 用平均值、中位数或众数填充缺失值
- 使用模型预测缺失值
2. 异常值处理
异常值可能会对模型产生不良影响，常见的处理方法有：
- 删除异常值
- 使用模型预测并修正异常值
- 将异常值归一化
3. 重复值处理
重复值可能会导致模型过拟合，可以通过以下方法处理：
- 删除重复值
- 使用重复值合并数据
4. 数据转换
数据转换包括：
- 归一化
- 标准化
- 逻辑编码
5. 数据可视化
数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，常见的可视化方法有：
- 直方图
- 散点图
- 饼图
数据清洗流程图
更多关于数据清洗的内容，请参考数据清洗指南。
以上内容为数据清洗的基本教程，如需深入了解，请访问我们的机器学习教程页面。