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机器学习在数据分析中的应用

在虚拟实验室环境中，实验数据的生成与分析是至关重要的环节。随着人工智能技术的发展，特别是机器学习的广泛应用，数据分析变得更加高效和准确。本节将详细介绍如何在虚拟实验室中应用机器学习技术进行实验数据的生成与分析，包括数据预处理、特征选择、模型训练与评估等方面。

数据预处理

数据预处理是机器学习中非常重要的一步，它包括数据清洗、数据转换、数据归一化等操作。这些步骤有助于提高模型的训练效果和预测准确性。

数据清洗

数据清洗是指去除数据中的噪声和不一致的部分，以确保数据的质量。常见的数据清洗方法包括删除缺失值、处理异常值等。

例子：删