数据预处理

数据预处理是机器学习中一个至关重要的步骤。它包括了数据清洗、转换和规范化等操作，旨在将原始数据转化为适合模型训练和评估的格式。首先，数据清洗阶段会去除数据集中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量和准确性。其次，数据转换阶段会对数据进行特征选择、特征缩放和特征编码等操作，以提取出最有用的信息并降低维度。最后，数据规范化阶段会将数据调整到统一的尺度范围，以避免不同特征之间的数值差异对模型性能的影响。通过这些预处理步骤，我们可以提高模型的泛化能力，并获得更准确的结果。