数据预处理流程图

数据预处理流程图是一个用于描述数据预处理步骤的图形化表示。它通常包括以下几个步骤：首先，对原始数据进行清洗，包括去除重复值、填充缺失值和纠正错误值。接下来，对数据进行转换，例如将分类变量转换为虚拟变量或独热编码，以及对数值变量进行标准化或归一化处理。然后，对数据进行降维，以减少数据的复杂性和提高模型性能。最后，将处理后的数据划分为训练集和测试集，以便在机器学习模型中使用。整个过程旨在使数据更适合用于分析和建模。