数据预处理是机器学习项目中至关重要的一个步骤。它涉及到清理、转换和集成数据，以便模型能够从中学习。以下是数据预处理的一些关键步骤：
关键步骤
- 数据清洗：删除或填充缺失值，处理异常值，去除重复数据。
- 数据转换：将数据转换为适合模型输入的格式，例如归一化或标准化。
- 特征选择：选择对模型预测有帮助的特征。
- 数据集成：将来自不同来源的数据合并在一起。
示例代码
以下是一个简单的数据清洗示例：
# 示例代码
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('/path/to/data.csv')
# 删除缺失值
cleaned_data = data.dropna()
# 标准化数据
normalized_data = (cleaned_data - cleaned_data.mean()) / cleaned_data.std()
# 输出处理后的数据
print(normalized_data)
扩展阅读
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