前言一般机器学习任务其工作流程可总结为如下所示pipeline。在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需DataTransformation）:数据清洗(DataCleaning)、数据整合(DataIntegration)、数据转换(DataTransformation)和数据缩减(DataReduction)。1，DataCleaning：数据清理是数据预处理步骤的一部分，通过填充缺失值、平滑噪声数据、解决不一致和删除异常值来清理数据。2，DataIntegration：用于将存在于多个源中的数据合并到