数据预处理包含哪些？

常见的数据预处理步骤有：

1. 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值。可以通过填充缺失值、删除异常值和去除重复记录来清洗数据。

2. 特征选择：选择对目标变量有重要影响的特征。可以通过相关性分析、特征重要性评估或使用领域知识进行选择。

3. 特征缩放：对特征进行缩放，使其具有相似的数值范围。常见的方法包括标准化（将数据转换为均值为0、方差为1的分布）和归一化（将数据缩放到0和1之间）。

4. 特征转换：对特征进行转换，使其符合模型的假设或要求。例如，对非线性关系进行多项式扩展、对分类变量进行独热编码或使用主成分分析（PCA）进行降维等。

5. 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型训练，验证集用于模型选择和调优，测试集用于评估模型的性能。

6. 数据平衡：处理不均衡数据集的问题，例如通过欠采样、过采样或生成合成样本等方法来平衡正负样本比例。

7. 数据转换：将数据转换为适合机器学习算法输入的格式，例如将文本数据转换为数值特征向量。

8. 异常处理：处理异常数据或噪声，可以通过平滑技术、离群值检测或过滤等方法来减少异常的影响。