数据准备的主要步骤
    一、数据清理：
    1.数据识别：识别要处理的数据，根据业务分类，出相关的字段，对数据进行归类，确定清洗范围。
    2.数据可视化：对数据进行可视化，包括统计图表、密度图、热力图等，以直观的方式查看数据特征。
正则化的直观理解    3.检查特殊值：检查特殊值，如空值、异常值、重复值等，出对模型训练的影响最大的特殊值，并确定如何处理。
    4.去除噪音：去除噪音，如缺失值、异常值、重要特征，以及噪声记录，或者通过填补缺失值、对异常值进行处理、删除噪声记录等方式来消除噪音。
    5.正则化：对字段进行正则化，包括处理空值、分类字段、数值字段的标准化和归一化等。
    二、数据特征抽取：
    1.特征选择：通过不同的特征选择方法，如基于Filter、Wrapper和Embedded方法，从原有的特征中选择出最能反映数据特征的有效特征。
    2.特征抽取：从原始数据中抽取出有效的特征，如PCA降维、LDA降维、ICA降维等。
    3.特征组合：从已有的特征中组合出新的特征，如基于决策树的特征组合、基于聚类的特征组合等。
    三、数据变换：
    1.数据转换：数据转换可以将原始数据从一种格式转换成另一种格式，如从文本文件到Excel文件、从SQL格式到结构化格式等。
    2.数据过滤：数据过滤可以筛选出数据集中不必要的数据，如删除非英文字符、删除空值、删除重复值等。
    3.数据规范化：数据规范化是一项重要的数据预处理技术，用于将不同格式的数据转换成标准格式，以保证数据集的一致性、准确性和统一性。

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