数据预处理 数据预处理包括将数据归一化和标签转换为独热编码。归一化可以帮助模型更快更好地收敛，独热编码是将分类标签转换为二进制（0和1）的形式，适用于神经网络的输出。使用代码实现

数据预处理是数据分析和机器学习项目中至关重要的步骤，它的目标是提升模型性能并减少训练难度。主要包括以下几个环节：

1. **数据清洗**：去除缺失值、异常值、重复值等，保证数据质量。

2. **特征缩放（归一化）**：如 Min-Max 归一化（将所有数值映射到0到1之间），或 Z-Score 归一化（使数据服从标准正态分布）。这对于避免权重偏向于某些特征有帮助，比如公式：

   X_normalized = (X - X.min()) / (X.max() - X.min())

3. **特征编码**：
- **标签编码（Label Encoding）**：非二元分类变量转换为整数形式，但这种方法可能导致信息丢失，因为顺序是有意义的。
- **独热编码（One-Hot Encoding）**：将分类变量转化为一系列二进制列，每个值对应一个类别。例如在Python的pandas库中可以这样做：

     pd.get_dummies(df['category_column'], drop_first=True)

`drop_first=True`是为了防止“dummy variable trap”，即多余的哑变量导致的维度增加。

4. **分箱或离散化（Discretization）**：对连续数值进行分割，将其变成离散的类别。

5. **数据集划分**：通常分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、调参和最终评估。

完成以上步骤后，数据就准备好供模型学习了。