预处理

预处理是在进行数据分析或机器学习任务之前，对原始数据进行处理和转换的过程。这个过程通常包括数据清洗、数据转换和特征选择等步骤。数据清洗是为了消除数据中的噪声和异常值，保证数据的质量和准确性。数据转换是将原始数据转换为适合特定算法或模型的格式。特征选择是从原始数据中选择最有用的特征，以提高模型的性能和效率。预处理是数据分析和机器学习的重要步骤，它可以提高模型的准确性和稳定性，减少计算的复杂性，提高数据处理的效率。