数据预处理：统计关联性分析/数据清洗/数据增强/特征工程实例
专栏介绍
1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。
2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。
3.需要强调的是，专栏仅介绍主流、初阶知识，每一技术模块都是AI研究的细分领域，同更多技术有所交叠，此处不进行讨论和分享。
- 数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例
- 面向txt/json/xlsx/csv的文件读写及编码问题
- 数据预处理：统计关联性分析/数据清洗/数据增强/特征工程实例
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文章目录
- 专栏介绍
- 概述
- 代码
- 进行数据统计性分析
- 进行缺失值、重复值、离群奇异点处理
- 特征工程及相关概念
- 进行数据标准化
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概述
数据预处理是机器学习领域中的一个重要步骤，它包括对原始数据进行清洗、转换和处理，以便更好地适应机器学习模型的训练和应用。数据预处理的主要目的是提高数据的质量，确保数据的一致性和准确性，从而提高机器学习模型的性能和泛化能力。
数据预处理的重要性体现在以下几个方面：
提高数据质量：数据质量直接影响机器学习模型的性能。通过数据预处理，可以识别和处理数据中的噪声、缺失值和异常值，从而提高数据的质量。
模型性