数据准备

Scikit-learn 提供了工具来为机器学习模型准备数据。这通常涉及数据的清洗、转换和缩放。清洗可能意味着使用插补等技术处理缺失值。转换可能涉及使用独热编码等方法将分类特征转换为数值型特征。缩放通过使用标准化或归一化等技术将所有特征调整到相似的范围内，以确保它们对模型做出相等的贡献。这些步骤有助于提高机器学习模型的性能和准确性。