数据预处理是创建机器学习模型的重要步骤。结果如果数据最初干净或以正确的格式，结果可能不准确。预处理涉及将数据转换为所需的格式。它用于管理数据集中缺少的值，重复和噪声。数据预处理包括诸如导入数据集，拆分数据集，属性缩放等任务等。要提高模型的准确性，必须对数据进行预处理。