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数据清洗与预处理

引言

数据清洗与预处理是实验数据处理的重要步骤，尤其是在虚拟实验室环境中。这一过程旨在确保数据的质量和一致性，以便后续的分析和建模能够更加准确和高效。数据清洗包括识别和纠正数据中的错误、缺失值处理、重复数据删除等。预处理则涉及数据的规范化、标准化、特征选择和特征工程等。在这一节中，我们将详细介绍这些步骤，并探讨如何利用人工智能技术来优化数据清洗与预处理的过程。

数据清洗

1.识别和纠正错误

数据错误是实验数据中常见的问题，包括数据输入错误、格式不一致、逻辑错误等。识别和纠正这些错误是数据清洗的重要任务。

1.1数据验证

数据验证是通