数据预处理

在机器学习中，特征清洗是预处理数据的关键步骤。它包括处理缺失值、异常值、去除无关特征等，以提高模型的预测性能和准确性。

大数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。这些步骤确保数据质量，提高分析准确性和效率。