作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在构建机器学习模型时，数据预处理是一个重要环节。不管是监督学习还是无监督学习都需要进行数据预处理才能得到好的结果。从收集到清洗到准备好的数据，这其中通常会用到许多工具来完成。本文将整理并比较一些开源的数据预处理工具，方便开发人员能够更有效地利用这些工具来提升机器学习模型的性能。
2.基本概念术语说明
首先，让我们对数据预处理的相关概念和术语做一个简单的介绍。
数据集（Dataset）
数据集是指用来训练机器学习模型的数据集合。通常来说，它可以包括特征、标签、训练集、测试集等。如果数据集非常大，我们可能需要将其分割成多个子集，分别用于训练、验证和测试。
数据转换（Data Transformation）
数据转换（又称特征工程、特征抽取、特征选择或特征构造）是指对原始数据进行加工处理，形成可以用于机器学习建模的数据。数据转换过程可以包括过滤、裁剪、归一化、标准化、转换类型等。数据转换的方法有很多种，例如对文本进行分词、向量化、特征提取等。
拆分训练集、验证集、测试集
拆分训练集、验证集、测试集是一种常用的方法，目的是为了评估模型的准确性、测试模型的泛化能力。通常来说，我们会将训练集划分成为更多的子集，如训练集、验证集、测试集。其中，训练集用于训练模型，验证集用于调参、超参数选择，测试集用于最终评估模型的表现。