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机器学习中建模过程数据处理特征工程模型选择寻找最佳超参数模型分析与模型融合1.数据处理1.1机器学习中使用的数据的原则属性的值和属性的名称应该具有实际的意义。去除属性中相关度高的属性去除对结果影响不大的属性合理选择关联字段1.2常见的数据预处理方法数据清洗：数据清洗的目的不仅仅是清除错误点，冗余点和数据的噪声，还要将数据按照一定的规则进行统一处理。数据集成：将多个数据源中的数据进行合并，形成一个统一的表格。如果数据量比较多，则存储于数据仓库中；若数据亮不大，则存储于文件中，常用的