数据预处理是根据模型什么东西来进行的？

数据预处理是根据模型的需求和特点来进行的。不同的模型对数据的要求和处理方式不同，因此在进行数据预处理时，需要根据具体的模型来选择合适的数据预处理方法和技术，以提高模型的效果和准确度。例如，在进行深度学习模型训练时，需要对数据进行归一化、标准化、缺失值处理、特征选择等预处理操作，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。而在进行传统机器学习模型训练时，需要对数据进行特征工程、降维、采样等预处理操作，以提高模型的准确率和速度。因此，数据预处理是根据不同模型的特点和需求来进行的。