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数据预处理：数据转换技术：标准化与归一化数据预处理：数据转换技术：标准化与归一化

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

数据预处理是数据分析和机器学习流程中的关键步骤，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、噪声以及非数值型数据等问

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：

•提高模型性能提高模型性能：通过数据清洗和转换，可以消除数据中的噪声和无关信息，使模型能够

更好地学习数据中的模式。