数据预处理是建立机器学习模型的首步，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。清理数据应该是数据科学或机器学习工作流的首步。如果没有清晰的数据，你将很难看到探索中真正重要的部分。一旦你最终开始训练ML模型，那么训练它们就会变得不必要地更具挑战性。主要的一点是，如果你希望最大限度地利用数据，那么它应该是干净的。
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