2.2 数据预处理技术

文档摘要

2.2 数据预处理技术 2.2 数据预处理技术数据预处理是机器学习流程中至关重要的一步，它旨在将原始、杂乱的数据转化为模型可以有效学习和利用的格式。高质量的数据预处理能够显著提高模型的性能、稳定性和泛化能力。本章将深入探讨各种数据预处理技术，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据转换和数据归一化/标准化。 2.2.1 数据清洗数据清洗是数据预处理的首要任务，主要关注识别和纠正数据中的错误、不一致和冗余。不干净的数据会导致模型训练过程中的偏差、过拟合或欠拟合，从而降低模型性能。 2.2.1.1 冗余数据处理冗余数据指的是数据集中重复的记录或具有相同信息的不同记录。冗余数据会增加存储开销、降低查询效率，并且可能在模型训练中引入不必要的权重偏差。