数据预处理在模型构建中的重要性：正确还是错误？

正确

在正式构建机器学习模型之前，对数据进行恰当的预处理至关重要。这是因为原始数据通常包含噪声、缺失值、不一致性以及不适合直接用于模型训练的格式。

数据预处理步骤包括：

• 数据清洗： 识别并处理数据中的噪声、缺失值和异常值。
• 特征工程： 将原始数据转换为更适合模型训练的特征，例如，将类别型特征转换为数值型特征。
• 数据转换： 对数据进行缩放、归一化或标准化，以提高模型的性能。

通过进行数据预处理，可以显著提高模型的准确性和泛化能力。因此，在正式构建模型之前进行数据预处理是必不可少的步骤。