python数据预处理案例

一个常见的数据预处理案例是对房价数据进行预处理。

首先，需要将原始数据进行清洗和筛选，去除缺失值和异常值。

接着，需要对数据进行特征工程，包括特征提取、特征变换和特征选择等步骤。

特征提取可以通过对原始数据进行转换和计算，生成新的特征。例如，可以根据房屋面积和房间数计算出每个房间的平均面积作为一个新特征。

特征变换可以通过对特征进行归一化、标准化或对数变换等操作，使得数据更易于处理和分析。

特征选择可以通过对特征进行评估和筛选，选择对目标变量最相关的特征。

最后，需要对数据进行划分，将数据集划分为训练集、验证集和测试集等部分，以便进行模型训练和评估。