预处理技术

数据清洗中的预处理技术涉及将原始数据转换为更适合机器学习模型的格式。这通常包括通过用估计值填充缺失值或删除包含它们的行/列来处理缺失值。它还包括将数值特征缩放到相似范围，以防止值较大的特征主导模型，并将分类特征编码为算法可以理解的数值表示。这些步骤旨在提高数据的质量和一致性，从而实现更好的模型性能。