在机器学习项目中，数据预处理是至关重要的一步。其中，数据清洗是预处理阶段的核心任务之一。以下是一些常见的数据清洗方法：
1. 缺失值处理
- 删除缺失值：如果缺失值较少，可以考虑删除含有缺失值的记录。
- 填充缺失值：可以使用均值、中位数、众数等方法填充缺失值。
2. 异常值处理
- 删除异常值：通过计算统计量（如Z-score）识别并删除异常值。
- 转换异常值：将异常值转换为其他值，例如使用对数转换。
3. 数据标准化
- 归一化：将数据缩放到0到1之间。
- 标准化：将数据缩放到均值为0，标准差为1。
4. 数据转换
- 编码：将类别数据转换为数值数据。
- 降维：减少数据的维度，例如使用主成分分析（PCA）。
数据清洗流程
扩展阅读
想要了解更多关于数据预处理的知识，可以阅读本站的数据预处理指南。
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