学生辍学预警检测模型数据预处理

学生辍学预警检测模型的数据预处理包括以下步骤:
1. 数据收集: 收集学生的个人信息, 学习表现, 家庭背景等相关信息。
2. 数据清洗: 删除无用数据, 缺失值处理, 异常值检测等。
3. 数据集成: 将来自不同来源的数据整合到一个数据集中。
4. 特征提取: 从原始数据中提取有用特征, 以便模型训练。
5. 数据标准化: 对数据进行标准化处理, 使其具有统一的尺度。