预处理

预处理是指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。预处理的目的是清洗、转换和标准化数据，以便更好地适应后续的分析和建模工作。常见的预处理步骤包括缺失值处理、异常值检测和处理、数据标准化、特征选择等。通过预处理，可以提高数据的质量和准确性，减少噪声和冗余信息，从而提升模型的性能和预测能力。预处理是数据分析和机器学习中不可或缺的一步，它为后续的分析工作打下了坚实的基础。