特征处理

特征处理是数据预处理的重要环节，它涉及到对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作，以提取出对模型训练有用的信息。特征处理的目的是减少数据的噪声和冗余，提高数据的质量和可用性。常用的特征处理方法包括缺失值填充、异常值检测和剔除、数据标准化和归一化等。特征处理可以有效地提高机器学习算法的准确性和效率，因此在实际应用中具有重要的意义。