主要是为了计算机能够准确的理解数据

以下是需要处理的数据：

1、缺失值

仅一部分实例有值的特性，以及没有任何特征值的实例都被视为缺失数据

一个特征丢失了超过5%~10%的值，被认为是缺失数据

缺失值实例应该被删除，避免引入偏差

替换缺失值的方法有

        均值带入：用可用数值的均值或中值替换缺失值，缺点是会引入偏差

        回归带入：用回归函数得到预测值替换缺失值，缺点会过度拟合模型

总结：缺失值最好是直接删除或标记为未分类

2、异常值

远离平均值的值，异常值可以是全局异常值或局部异常值

全局异常值：远离整组特征的值

局部异常值：远离该特征的子组的值

异常值处理方法：

删除异常值

定义阈值：

分配新值：均值带入、回归带入