通透！十大数据清洗方法 ！！

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今儿和大家再聊聊算法模型集合中的 数据清洗方法 ，这部分对于算法模型的训练来说，至关重要！ 数据清洗是确保数据质量的关键步骤，能够消除噪声和错误，从而提高分析结果的准确性。 良好的数据清洗方法能够增强模型的性能，减少过拟合和欠拟合的风险。通过系统化的数据清洗，可以节省后续分析和建模的时间，提高整体工作效率。 方法非常多，本篇文章给大家找出十个最重要、最常用的 数据清洗方法 ： 缺失值处理 异常值处理 重复数据移除 数据一致性处理 数据归一化/标准化 数据离散化 类别不平衡处理 文本数据清洗 数据类型转换 特征工程 咱们一起来探讨~ 1. 缺失值处理 原理 缺失值处理是指在数据集中存在空值或缺失数据的情况下，通过合适的策略填补或处理这些缺失值，以减少对后续分析和模型训练的影响。常见的缺失值处理 ………………………………