需求预测：机器学习模型_（3）.数据预处理与特征工程.docx
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数据预处理与特征工程
在构建机器学习模型进行需求预测时，数据预处理和特征工程是至关重要的步骤。这些步骤确保了输入数据的质量和模型的性能。本节将详细探讨数据预处理和特征工程的原理及具体操作方法，并提供实际的代码示例。
数据预处理
数据预处理是将原始数据转换为适合机器学习模型使用的格式的过程。这一过程包括数据清洗、数据转换和特征选择等步骤。数据预处理的主要目标是提高数据质量，减少噪声，使数据更加符合模型的要求。
数据清洗
数据清洗是数据预处理的第一步，旨在去除或修正数据中的错误、不一致和缺失值。常见的数据清洗任务包括：
处理缺失值：缺失值可能会导致模型性能下
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