违章数据预处理顺序图

在违章数据预处理顺序图中，首先需要对原始数据进行清洗和去重，以确保数据的质量和准确性。接着，对数据进行特征工程处理，提取出有用的特征信息，如车辆类型、车牌号、违章时间等。然后，对特征进行编码和标准化处理，以便于后续的模型训练。接下来，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便评估模型的性能。最后，对数据集进行平衡处理，以防止某些类别的样本数量过多或过少，影响模型的泛化能力。整个预处理过程旨在为后续的机器学习或深度学习任务提供高质量的输入数据，从而提高模型的准确性和可靠性。