Data Preprocessing

释义 Definition

数据预处理：在建模或分析之前，对原始数据进行清洗、整理、转换与构造的一系列步骤，以提高数据质量与可用性。常见操作包括缺失值处理、去噪/去重、标准化/归一化、编码类别变量、特征选择与特征工程等。（在不同领域也可指“信号预处理、文本预处理”等更具体流程。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈdeɪtə ˌpriːˈprɑːsesɪŋ/（也常见 /ˈdætə ˌpriːˈprɑːsesɪŋ/）

例句 Examples

We need data preprocessing before training the model.
在训练模型之前，我们需要进行数据预处理。

After data preprocessing, the dataset became consistent across sources, and the model’s accuracy improved noticeably.
完成数据预处理后，数据集在不同来源之间变得更一致，模型准确率也明显提升。

词源 Etymology

**pre-**（“在……之前”）+ process（“处理、加工”）+ -ing（名词化/动名词后缀），字面意思是“在处理/建模之前的处理”。在统计学与机器学习语境中，逐渐固定为指代“建模前的数据准备流程”。

相关词 Related Words

• Cleaning
• Normalization
• Standardization
• Scaling
• Imputation
• Encoding
• Feature Engineering
• Data Wrangling
• Outlier
• Pipeline

文学/著作中的用例 Literary Works

• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）
• Deep Learning（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow（Aurélien Géron）
• Python Machine Learning（Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili）