特征预处理在机器学习中起着关键作用，包括数据清洗、特征编码、特征缩放和特征选择。通过处理缺失值、异常值，进行独热编码、标准化等操作，可以优化数据，提高模型性能。预处理技术的选择应依据具体问题和数据集来定制，以达到最佳效果。
特征预处理是机器学习中至关重要的一步，它涉及对原始数据进行转换、标准化和归一化等操作，以提取有意义的特征并优化数据准备，从而改善机器学习模型的性能。本文将介绍几种常用的特征预处理技术，并提供相应的源代码示例。
- 数据清洗
数据清洗是特征预处理的第一步，旨在处理缺失值、异常值和噪声等问题。常见的数据清洗操作包括删除缺失值、替换异常值和平滑噪声。以下是一个示例代码，用于删除包含缺失值的样本：
import pandas as pd
# 创建包含缺失值的数据框
data = {
'Feature1': [1, 2, 
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