- 数据清洗、特征选择和数据可视化是数据预处理的重要步骤，以下是一般的做法：
数据清洗：
缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，可以选择删除包含缺失值的行或列，或者使用插补方法填充缺失值。 异常值处理：检查数据中是否存在异常值，可以使用统计方法（如3σ原则）或领域知识来识别和处理异常值。 数据类型转换：将数据转换为正确的数据类型，确保每个特征的数据类型与其含义相匹配。 去重处理：检查数据中是否存在重复的记录，根据业务需求选择保留一条或删除所有重复记录。 特征选择：
相关性分析：通过计算特征之间的相关系数或使用统计方法（如方差分析）来评估特征与目标变量之间的相关性，选择与目标变量高度相关的特征。 特征重要性评估：使用机器学习算法（如决策树、随机森林、梯度提升树等）或特征选择算法（如L1正则化、稳定性选择等）来评估特征的重要性，并选择具有较高重要性的特征。 领域知识和经验：结合领域知识和经验，选择与问题相关的特征，并剔除与问题无关或冗余的特征。 数据可视化：