python 使用scikit-learn對數據進行預處理

數據對於算法和模型的表現至關重要。原始數據中會包含各種各樣的問題，我們在使用這些數據前要預先對這些問題進行處理。數據預處理的內容包括數據的清洗，如缺失值和零值的填充，數據標準化，二值化和啞編碼等等。本篇文章介紹如何使用sklearn中的數據預處理庫(preprocessing)對數據進行標準化處理。 準備工作 開始前的準備工作包括三個部分，首先導入需要使用的庫，這裏包括常規的數值計算庫numpy和

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