了解机器学习中的预处理：综合指南

预处理是机器学习中的一个步骤，涉及在训练模型之前清理和准备数据。它包括以下任务：

1。处理缺失值：替换或删除数据集中的缺失值。
2。数据标准化：将数字特征缩放到一个公共范围，以防止对任何特定特征的偏差。
3。特征选择：选择相关特征的子集在模型中使用，而不是使用所有可用的特征。
4。数据转换：使用 one-hot 编码或标签编码等技术将分类特征转换为数值特征。
5。异常值去除：去除与其余数据显着不同的数据点，这可以提高模型的性能。
6。处理不平衡的数据集：处理数据集中的类不平衡，其中一个类的实例数量明显多于其他类。
7。处理噪声数据：清理数据以消除可能影响模型性能的噪声和异常值。
8。特征工程：从现有特征中创建新特征以提高模型的性能。预处理的目标是准备数据，使其处于适合训练机器学习模型的格式，并降低模型中出现偏差或错误的风险。模型。