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。这个过程通常包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和处理、数据标准化、特征选择等步骤。预处理的目的是使数据更适合后续的分析和模型建立，提高分析的准确性和效率。在机器学习中，预处理也有助于改善模型的性能，例如，通过特征缩放可以防止某些特征因为范围大而对模型产生过大的影响。总的来说，预处理是数据分析和机器学习的重要步骤，它可以帮助我们更好地理解和利用数据。