数据预处理技术主要有哪些

数据预处理技术主要包括以下几个方面：

1. 数据清洗：去除重复数据、缺失值、异常值等不合理数据。

2. 数据变换：对数据进行标准化、归一化、离散化等处理，使得数据更加符合建模需求。

3. 特征选择：从原始数据中选择出最具有代表性的特征，减少冗余特征，提高模型的泛化能力。

4. 特征提取：从原始数据中提取出新的特征，为后续建模提供更好的数据基础。

5. 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便对模型进行训练、调参和评估。

6. 数据增强：通过旋转、缩放、平移等方式增加数据集大小，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

7. 数据降维：通过主成分分析等方法将高维数据降至低维，减少计算复杂度和存储空间。