机器学习 数据预处理

机器学习中的数据预处理是指在应用机器学习算法之前对原始数据进行清洗、转换和规范化的过程。数据预处理的目的是为了提高机器学习算法的性能和效果，同时减少错误和偏差。

数据预处理包括以下几个主要步骤：

1. 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值。缺失值可以通过填充、删除或插值等方法进行处理。异常值可以通过统计方法或者离群点检测算法进行识别和处理。重复值可以直接删除或者进行合并。

2. 特征选择：选择对目标变量有重要影响的特征。可以通过统计方法、相关性分析、特征重要性评估等方法进行特征选择。

3. 特征缩放：将不同尺度的特征缩放到相同的范围，以避免某些特征对模型的影响过大。常见的特征缩放方法包括标准化和归一化。

4. 特征转换：将原始特征转换为更适合机器学习算法的形式。例如，对于非线性关系，可以使用多项式特征或者基函数进行转换。

5. 数据集划分：将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调参和选择，测试集用于评估模型的性能。

6. 数据编码：将非数值型数据转换为数值型数据，以便机器学习算法的处理。例如，可以使用独热编码或者标签编码进行数据编码。