预处理函数

资 源 简 介

预处理函数

详 情 说 明

预处理函数是数据分析和机器学习中不可或缺的一环，主要用于数据的清洗、转换和标准化，以提高后续分析的效率和准确性。这些函数通常涵盖以下几种常见用途：

数据清洗：去除重复值、填补缺失值、修正异常数据，确保数据的完整性和一致性。 文本处理：包括大小写转换、去除标点符号、分词、停用词过滤等，使文本数据更易于分析。 数据转换：如归一化、标准化、独热编码（One-Hot Encoding），将数据调整为适合模型输入的格式。 特征提取：从原始数据中提取有用信息，例如日期解析、关键词抽取等。 格式规范化：统一数据格式，如日期格式转换、字符串格式化，便于后续处理。

预处理函数的选取和优化往往直接影响模型的性能和结果的可靠性，因此在实际应用中需要根据数据特点和业务需求合理组合使用。