数据预处理是机器学习的重要步骤，包括归一化、标准化、离散化、二值化和One-Hot编码。归一化和标准化用于数值型数据的尺度调整，离散化将连续数据转化为分段符号，二值化简化数据，One-Hot编码则将分类数据转换为数值形式。整数编码和One-Hot编码是两种常见的分类数据转换方法。
一、概述
数据预处理是准备原始数据并使其适合机器学习模型的过程。这是创建机器学习模型的第一步也是关键的一步。
创建机器学习项目时，我们并不总是遇到干净且格式化的数据。在对数据进行任何操作时，必须对其进行清理并以格式化的方式进行存储。为此，我们使用数据预处理任务。
根据数据类型的不同，数据预处理的方式和内容也不尽相同，这里简单介绍几种较常用的方式。
二、处理方法
1、归一化
归一化指将不同变化
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