数据预处理与特征工程是机器学习和数据分析中非常重要的步骤，它们有助于准备和优化数据，以便于构建准确的模型。数据预处理与特征工程的方法取决于数据的性质和问题的要求，正确的数据准备可以显著提高机器学习模型的性能和鲁棒性。本章将详细讲解使用数据预处理与特征工程技术处理金融数据的知识，并通过具体实例来介绍各个知识点的用法。 1t3uj684Mm9wS/+RL3xzsdmGxvTwHypBPv5g5t3gNDeml6uM0GQmUkY75pHyreVh
