数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它涉及到从原始数据中提取有用信息并准备数据以供模型训练的过程。
预处理步骤
- 数据清洗：去除或修正错误的数据、重复的数据和不完整的数据。
- 数据集成：将来自不同来源的数据合并成一个统一的格式。
- 数据变换：将数据转换为适合模型训练的格式，例如归一化或标准化。
- 数据选择：选择对模型训练有用的特征。
实例
假设我们有一个关于住房价格的数据集，以下是一些预处理步骤的例子：
- 数据清洗：删除缺失值和异常值。
- 数据集成：将不同来源的住房价格数据合并。
- 数据变换：将住房面积从平方英尺转换为平方米。
- 数据选择：选择住房价格、面积、房间数等特征。
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