【机器学习】机器学习中的数据预处理：从原始数据到模型输入

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引言 机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。原始数据通常包含许多噪声、缺失值和不适合直接使用的格式。没有良好的数据预处理，模型的表现可能会大打折扣。 本文将带你逐步了解数据预处理的几个关键步骤，包括如何导入数据集、处理缺失值、类别特征编码、划分训练集和测试集以及标准化。 一、导入数据集 在Python中，通常使用pandas库来导入和处理数据。pandas提供了强大的数据结构和函数，使数据操作变得简单高效。首先，我们需要安装pandas库： pip  install pandas 导入数据的示例 假设我们有一个名为`data.csv`的数据文件，下面是如何导入这个数据集： import pandas as pd # 导入数据集 data = pd.read_csv( 'data.csv' ) # 查看数据的前几行 print(data.head()) 数据集结构 在进行数据预处理之前，我们需要了解数据的结构。使用`data.info()`可以快速查 ………………………………