【数据预处理：打造高质量的训练数据】——从源数据到特征工程的完美演变

【数据预处理：打造高质量的训练数据】——从源数据到特征工程的完美演变

在机器学习中，数据预处理是最为关键的一个步骤。而如何处理好数据，也是一个极富挑战性的问题。事实上，任何算法的质量都源自于训练数据的质量。因此，在建立机器学习模型之前，我们必须仔细地处理数据以保证数据的质量和有效性。

以下是一些常用的数据预处理方法：

1. 缺失值填充

许多实际数据集存在着缺失数据，这些数据对于模型的训练将产生极大的影响。为处理这种情况，我们可以采用一些填充的方法，比如用均值、中位数、众数等来填充缺失值。

代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例数据
data = pd.DataFrame(