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数据预处理与特征工程

在需求预测的深度学习模型中，数据预处理和特征工程是至关重要的步骤。这些步骤的目的是将原始数据转换为模型可以有效处理的格式，同时提取出对预测任务有用的特征。本节将详细介绍数据预处理和特征工程的原理和具体操作方法，并提供具体的代码示例和数据样例。

数据预处理

数据预处理是将原始数据转换为清洁、一致、适用于机器学习模型的数据集的过程。这包括处理缺失值、异常值、数据标准化和数据转换等步骤。

处理缺失值

缺失值是数据集中常见的问题，它们可能会导致模型训练时出现错误或降低模型的预测性能。处理缺失值的方法包括删除、填充和插补等。

删除缺失值

对于