数据预处理

数据预处理是机器学习和数据分析过程中的重要步骤。它包括数据清理、转换、集成和规约等操作，旨在将原始数据转换为适合模型训练的格式。数据清理主要处理缺失值、异常值和重复值等问题，以确保数据的质量和准确性。数据转换则涉及将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将分类变量转换为数值变量。数据集成是将来自不同来源的数据合并为一个数据集，以便于分析。数据规约则是通过降维、特征选择等方法减少数据集的大小，以提高计算效率。总之，数据预处理是确保数据分析结果可靠性的关键步骤。