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数据分析师-数据分析师基础-数据预处理_数据转换：标准化与归一化.docx

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    数据预处理的重要性

    1数据预处理在机器学习中的角色

    数据预处理是机器学习流程中的关键步骤，它直接影响模型的性能和预测准确性。在实际应用中，原始数据往往包含噪声、缺失值、异常值以及不一致的格式，这些因素会干扰模型的学习过程。数据预处理的目标是清洗和转换数据，使其更适合模型训练。具体来说，数据预处理可以：

    提高模型的准确性：通过去除噪声和处理异常值，数据预处理可以减少模型训练过程中的干扰，从而提高模型的预测能力。

    加速模型训练：标准化和归一化数据可以加速模型的收敛速度，减少训练时间。

    减少过拟合：通过特征选择和降维，可以减少模型的复杂度，避免过拟合现象。

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