作者：禅与计算机程序设计艺术
数据预处理（Data Preprocessing）是一个非常重要的环节。因为只有经过良好的数据预处理，才能保证后续的机器学习任务的高效、准确性及可靠性。而数据清洗与转换，一般都属于数据预处理的一种子任务，它主要用于对数据进行检查、过滤、转换、标准化等操作。
在数据预处理过程中，往往会遇到各种各样的问题，比如缺失值、异常值、类别不平衡、重复数据、数据类型不一致、空间分布不均衡等等，这些问题可能导致最终训练出的模型在实际应用中出现偏差或无法满足需求。因此，要想提升机器学习模型的性能，就需要充分地了解数据预处理的各种方法，并把这些方法运用到机器学习算法上，提升模型的鲁棒性、泛化能力及效果。
本文将从以下几个方面介绍如何预处理数据：
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数据准备：即获取、整理、导入数据，并做适当的特征工程。如对缺失值进行处理、数据的变换、编码方式等；
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数据清洗：即删除、修改或合并数据中的无意义或错误的值。如去除异常值、缺失值、重复数据、偏斜类别等；
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数据转换：即把数据从一种形式转换成另一种形式。如将文本数据转换成词频向量、将时间序列数据转换成固定长度的连续序列等；
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数据标准化：即把数据按照某种规则转化成均值为0、标准差为1的数值形式。如将原始数据缩放到相同的范围内等；
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数据归一化：即把数据按某个刻度进行缩放，使其具有零均值和单位方差。如对不同尺寸、比例的图像进行同等处理；
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数据集分割：即划分训练集、验证集和测试集，用于模型训练、模型选择、模型评估和超参数优化等。如按照时间序列切分数据、随机划分数据等；
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