数据预处理是人工智能领域中的重要步骤，它涉及将原始数据转换为适合模型输入的形式。以下是一些关于数据预处理的关键概念和步骤：

  • 数据清洗：移除或填充缺失值、处理异常值和重复数据。
  • 数据转换：将数据转换为适合模型训练的格式，例如归一化或标准化。
  • 数据集成：将多个数据源中的数据合并成一个统一的格式。
  • 数据降维：减少数据中的特征数量，以提高模型的效率和可解释性。

数据预处理流程图

常见的数据预处理工具：

  • Pandas：用于数据清洗和转换。
  • Scikit-learn：提供多种数据预处理功能。
  • TensorFlow：提供数据预处理层。

要了解更多关于数据预处理的信息，请访问数据预处理工具教程。