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数据预处理：数据预处理中的特征工程数据预处理：数据预处理中的特征工程

数据预处理概述数据预处理概述

1.数据预处理的重要性数据预处理的重要性

数据预处理是机器学习和数据分析流程中的关键步骤，它直接影响到模型的性能和预测的准确

性。在原始数据中，可能存在缺失值、异常值、不一致的数据格式、噪声以及冗余特征等问题，

这些问题如果不加以处理，将导致模型训练效果不佳，甚至无法训练。数据预处理的重要性体现

在以下几个方面：

•提高数据质量提高数据质量：通过清洗和转换数据，提高数据的完整性和一致性。

•减少模型训练时间减少模型训练时间：去除冗余特征可以减少模型训练