数据预处理是机器学习项目中不可或缺的一环。它涉及到数据的清洗、转换和特征提取等步骤，旨在提高模型性能和准确率。以下是一些关于数据预处理的关键点：
数据清洗
数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除数据中的噪声和不一致之处。以下是一些常见的数据清洗方法：
- 缺失值处理：可以使用均值、中位数或众数填充缺失值，或者删除含有缺失值的记录。
- 异常值处理：可以通过可视化或统计方法识别并处理异常值。
- 重复值处理：删除重复的记录可以避免模型过拟合。
数据转换
数据转换是将原始数据转换为适合模型输入的形式。以下是一些常见的数据转换方法：
- 归一化/标准化：将数据缩放到特定的范围，如[0,1]或[-1,1]。
- 编码类别变量：将类别变量转换为数值型，如使用独热编码或标签编码。
特征提取
特征提取是从原始数据中提取出对模型有用的信息。以下是一些常见的特征提取方法：
- 特征选择：选择对模型预测能力有显著影响的特征。
- 特征构造：通过组合原始特征来创建新的特征。
数据可视化
数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的模式或异常。以下是一些常用的数据可视化工具：
- matplotlib：用于创建静态图表。
- seaborn：基于matplotlib，提供了更丰富的可视化功能。
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