预处理流程图

预处理流程图是一种图形化表示数据预处理步骤的工具。它通常包括以下几个主要步骤：首先，收集和整理原始数据；其次，进行数据清洗，包括去除重复值、填补缺失值和纠正错误值；然后，进行数据转换，如标准化、归一化或离散化；接着，进行特征选择，以确定哪些特征对模型预测最重要；最后，将处理后的数据划分为训练集和测试集，以便在机器学习模型中使用。预处理流程图可以帮助我们更好地理解和组织数据预处理过程，从而提高模型的性能和准确性。