描述机器学习项目中的数据预处理步骤
数据预处理是任何机器学习项目中的重要步骤。它涉及将原始数据集转换为可以训练模型的就绪形式。常见的数据预处理步骤包括数据清洗、特征工程、数据归一化和特征选择。数据清洗涉及识别和解决任何错误、异常值或缺失值。特征工程是将现有特征转换为新特征的过程，以更好地捕捉原始数据中包含的信息。数据归一化用于将某些特征的值重新调整到标准范围，从而允许更有意义的特征之间的比较。在特征选择中，将删除不相关和冗余的特征，以减少模型的复杂性并提高其准确性。