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数据预处理：数据采样技术：欠采样与过采样

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、不一致的格式等问题，这些问题如果不加以处理，会严重干扰模型的学习过程。此外，数据预处理还包括特征选择、特征工程、数据标准化或归一化等操作，这些操作能够帮助模型更好地理解和利用数据。

1.1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个包含用户年龄、性别和收入的数据集，其中年龄和收入字段存在缺失值。我们可以使用Python的pandas库来