pre-process

预处理（Pre-processing）是数据挖掘和机器学习中的一个重要步骤，它涉及到对原始数据进行清洗、转换和整合，以便为后续的分析或建模工作做好准备。预处理的目的是消除数据中的噪声、异常值和不一致性，提高数据的质量和准确性。常见的预处理方法包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化、数据离散化、特征选择和特征工程等。通过有效的预处理，可以降低模型的复杂度，提高模型的性能，从而更好地挖掘数据中的有价值信息。