数据预处理

数据预处理是机器学习和数据分析中的重要步骤，它包括数据清洗、数据转换和数据规约等操作。数据清洗主要是去除数据中的噪声和异常值，保证数据的质量和准确性；数据转换则是将数据转换为适合特定算法处理的格式，如数值化、归一化等；而数据规约则是通过降维、特征选择等方法减少数据的维度和复杂度，提高模型的训练效率和预测准确率。数据预处理不仅可以提高模型的性能，还可以帮助分析师更好地理解数据的特点和规律，从而做出更准确的决策。