数据预处理是机器学习和数据分析流程中的关键步骤，它能显著提升模型性能。以下是核心内容：
1. 数据预处理定义
数据预处理是指在模型训练前对原始数据进行清洗、转换和优化的过程。
2. 常见步骤
- 数据清洗：处理缺失值、重复数据及异常值
- 数据转换：将非数值数据（如类别标签）编码为数值形式
- 数据标准化：调整数值范围以消除量纲影响
- 特征工程：创建新特征或选择重要特征
3. 注意事项
⚠️ 保持数据完整性，避免信息丢失
⚠️ 根据任务选择合适的预处理方法
⚠️ 验证预处理后的数据分布是否合理
4. 扩展学习
如需深入了解数据清洗技巧，可访问：
数据清洗教程
📌 提示：预处理质量直接影响模型效果，建议结合业务场景灵活调整策略！