摘要：
预处理操作是机器学习整个周期中必不可少的一个过程，也是最能快速改善模型性能的一个过程，往往稍微转换一下特征属性的形态，就能得到性能的极大提升。当然，数据预处理绝对也是耗时最长的一个过程，这一过程不仅要求洞悉整个数据集结构分布，还要探查每一个特征属性细节情况，并作出应对处理，使数据以最适合的状态传输给模型。
针对预处理操作，sklearn中提供了许多模块工具，灵活使用工具可以让数据预处理轻松很多。
本文简要介绍数据预处理中的一些主要方法，并结合sklearn中提供的模块进行实践。 阅读全文
