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管道预处理是指在数据进入管道（如机器学习模型）之前对数据进行一些处理，以便提高模型的性能和效果。以下是一些常见的管道预处理步骤：
1. 数据清洗：去除缺失值、处理异常值、去除重复值等。
2. 特征选择：选择对模型预测有影响的特征，可以通过特征重要性、相关性等指标进行选择。
3. 特征变换：将特征进行转换，如对数变换、正态化、标准化等。
4. 特征工程：对原始特征进行组合、衍生新特征，以提高模型对数据的拟合能力。
5. 数据平衡：对不平衡的数据进行处理，如过采样、欠采样、SMOTE等。
6. 数据分割：将数据集分割为训练集和测试集，以便模型训练和评估。
7. 数据归一化：将特征值缩放到一定范围内，可以避免特征值之间的差异对模型的影响。
8. 数据编码：对类别型特征进行编码，如独热编码、标签编码等。
这些是一些常见的管道预处理步骤，具体的预处理步骤可以根据具体的数据和模型需求进行调整。
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