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数据预处理：数据转换技术：标准化与归一化

1数据预处理概述

1.1数据预处理的重要性

数据预处理是数据分析和机器学习流程中的关键步骤，它直接影响到模型的性能和预测的准确性。在原始数据中，可能存在缺失值、异常值、不一致的数据格式、噪声以及非数值型数据等问题，这些问题如果不加以处理，将导致模型训练效果不佳，甚至无法训练。数据预处理的重要性体现在以下几个方面：

提高模型性能：通过数据清洗和转换，可以消除数据中的噪声和无关信息，使模型能够更好地学习数据中的模式。

减少计算成本：预处理可以减少数据的维度，降低计算复杂度，从而节省计算资源和时间。

增强数据质量：