机器学习预处理中，主要包括哪些基本操作？

机器学习预处理（data preprocessing）是指在进行机器学习任务之前，对原始数据进行一系列操作，以便于更好地训练模型和提高预测性能。其主要包括以下基本操作：

1. 数据清洗：去除数据集中的无效数据、重复数据、异常数据等。
2. 缺失值填充：对于数据集中的缺失值，可以使用平均值、中位数、众数等方法进行填充。
3. 数据变换：对于非数值型数据，可以使用编码方法（如独热编码）将其转换为数值型数据。
4. 特征选择：对于数据集中的特征，可以使用相关性分析、卡方检验等方法进行特征选择，以减少特征数量，提高模型性能。
5. 特征缩放：将数据特征进行缩放，以便于更好地训练模型。例如，可以通过将数据特征进行归一化或标准化来缩放数据。
6. 数据降维：对于高维度的数据，可以使用主成分分析（PCA）等方法进行降维，以减少数据特征数量。
7. 数据集划分：将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便于更好地训练模型和评估模型性能。

需要注意的是，在进行机器学习预处理时，需要根据具体问题和数据集的特点，选择合适的预处理方法，并进行适当的参数调整和优化，以提高模型的性能。