预处理

预处理是数据挖掘中的重要步骤，它是指在正式建模之前对原始数据进行清洗、转换和整合的过程。预处理的目的是去除数据中的噪声、缺失值和异常值，使数据更加完整、准确和可靠。常见的预处理方法包括数据清洗、数据转换、特征选择和特征缩放等。数据清洗是指去除重复值、处理缺失值和异常值等；数据转换是指将数据转换为适合模型输入的形式，如标准化、归一化等；特征选择是指从大量特征中选择出最有用的特征，以减少计算量和提高模型性能；特征缩放是指将不同范围的特征值映射到同一范围内，以保证模型的稳定性和准确性。通过预处理，可以大大提高数据挖掘的效果和应用价值。