数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

3.1数据清洗

数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。

3.1.1缺失值处理

处理缺失值的方法可分为三类：删除记录、数据插补和不处理
常用的插补方法如下图

插值法：拉格朗日插值法，牛顿插值法

拉格朗日插值法详解：https://www.zhihu.com/question/58333118/answer/262507694

插值法其实很简答：就是开开关的问题，x=x1时，y1的开关打开为1，其他y的开关关闭为0，最终值就为y1.

3.1.2 异常值处理

3.2 数据集成

主要包括冗余属性识别，同名异义，同名同义，单位不统一。

3.3数据变换

3.3.1 简单函数变换

3.3.3连续特征离散化

等宽，等频，基于聚类

3.3.4 属性构造

3.4 数据规约

1、合并属性
2、逐步向前选择
3、逐步先后选择
4、树模型做特征选择
5、主成分分析
3.5 python主要用于预处理的函数