数据预处理是机器学习流程中至关重要的一步。它涉及到数据的清洗、转换和整合，目的是为了提高后续模型训练的效率和效果。
常见的数据预处理步骤
- 数据清洗：处理缺失值、异常值，去除重复数据。
- 特征工程：从原始数据中提取特征，或者构建新的特征。
- 数据标准化/归一化：调整数据分布，使得不同特征处于相同的尺度。
数据预处理的重要性
- 提高模型性能：通过预处理，可以去除噪声，提高模型对数据的敏感度。
- 降低计算复杂度：通过标准化数据，可以减少计算量，提高计算效率。
学习资源
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数据清洗
特征工程
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