# 資料前處理（Data Preprocessing）

資料前處理是指在將原始資料用於機器學習模型之前，對其進行清理、轉換和整合的過程，以提高模型效能和準確性。

## 完整說明

資料前處理是機器學習流程中至關重要的一環，它涉及對原始資料進行一系列轉換，使其更適合模型訓練。這些轉換包括清理缺失值、處理異常值、轉換資料格式、縮放數值特徵以及整合來自不同來源的資料。有效的資料前處理能顯著提升模型效能和泛化能力。

## 常見問題

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來源：https://aiterms.tw/terms/data-preprocessing
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