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特征工程：数据清洗与缺失值处理

1特征工程：数据清洗与缺失值处理

1.1数据清洗基础

1.1.1数据质量的重要性

数据质量是特征工程的基石，直接影响模型的性能和预测的准确性。高质量的数据意味着数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性。例如，如果数据集中存在大量错误或不一致的记录，模型可能会学习到错误的模式，导致预测结果偏离实际。因此，数据清洗是确保数据质量的关键步骤。

1.1.2数据清洗的常见问题

数据清洗过程中常见的问题包括：-缺失值：数据中某些字段可能没有记录，需要决定如何处理这些缺失值。-异常值：数据中可能包含极端的数值，这些数