提高模型性能：优化准确率

准确率是评估机器学习模型性能的重要指标之一。在许多应用领域，提高模型的准确率是追求的目标。本文将介绍一些提高模型准确率的常见方法，并提供相应的源代码示例。

一、数据预处理

数据预处理是构建准确模型的关键步骤之一。以下是一些常见的数据预处理技术：

1. 数据清洗：删除缺失值、处理异常值、去除重复数据等。
2. 特征选择：选择与目标变量相关性强的特征，减少噪声和冗余信息。
3. 特征缩放：对特征进行归一化或标准化，确保不同特征具有相同的尺度。
4. 特征工程：通过创建新的特征，提取有用的信息，改善模型的性能。

下面是一个简单的数据预处理示例，包括删除缺失值和进行特征缩放：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv