sklearn中的数据预处理工程概述数据与处理与特征工程数据挖掘的五大流程：1. 获取数据 2. 数据预处理数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小数据预处理的目的：

随机森林概述集成算法概述集成学习是当下十分留意的一种机器学习算法。他不是一种单独的机器学习算法，而是将数据经过多次构建模型，集成所有的模型的建模结果。集成算法的目标集成算法会考虑多个模型结果，将他们汇总之后得到一个综合的结果，以此来获得比单个模型更好的分类或回归的表现。通常来说，我们有三种集成算法：装袋法（bagging），提升法（boosting）和stacking装袋法的建立多个独立的评估器，