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不一致性，如处理缺失值、异常值和重复值等。数据转换是将数据转换为适合特定算法的格式，如标准化、归一化和编码等。数据规约是通过选择、抽样或聚合等方法减少数据的复杂性和规模，以提高数据处理的效率。数据预处理的目标是提高数据的质量和可用性，使数据更适合进行后续的分析和建模。