什么是数据预处理？

数据预处理是机器学习流程中的核心环节，指在模型训练前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程，包括处理缺失值、去除噪声、标准化特征、编码分类变量等操作，旨在提升数据质量并使其符合算法输入要求，从而为后续建模奠定可靠基础。

在AI产品开发实际落地中，数据预处理直接决定了模型的性能和泛化能力；例如，在推荐系统或金融风控产品中，通过高效的数据清洗和特征工程，能显著减少偏差、提升预测精度，并加速产品迭代周期，成为项目成功的关键驱动因素。