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数据预处理：特征选择与降维方法

1数据预处理概述

1.1数据预处理的重要性

数据预处理是机器学习和数据分析流程中的关键步骤，它直接影响到模型的性能和预测的准确性。在实际应用中，原始数据往往存在缺失值、异常值、噪声、重复记录等问题，同时数据的规模、维度和特征的多样性也可能对模型训练造成挑战。数据预处理的目的就是清洗和转换数据，使其更适合模型的训练，具体包括：

缺失值处理：填补或删除缺失数据，避免模型训练时出现错误。

异常值检测：识别并处理异常值，减少对模型训练的负面影响。

数据标准化：调整数据的尺度，使不同特征在同一量级上，提高模型的收敛速度和性能。