创建一个包含10个步骤的数据预处理机器学习项目指南。
1. 数据收集：从各种来源收集数据并以有组织的方式存储。
2. 数据探索：检查数据并确定其内容、质量和结构。
3. 数据清洗：识别、纠正和删除异常值、不正确的值和无效的条目。
4. 数据集成：如有必要，合并多个数据集并进一步清洗数据。
5. 数据转换：将数据转换为所需的格式和/或表示形式。
6. 数据降维：通过消除冗余或不相关的特征来减少数据的维度。
7. 数据离散化：将连续数据分成组或区间。
8. 特征选择：选择模型中最重要和相关的特征。
9. 数据缩放：通过将所有特征缩放到类似范围来标准化数据。
10. 数据恢复：以适当的形式保存预处理数据以供后续步骤使用。