肾结石尿液成分数据集中的数据预处理
肾结石尿液成分数据集提供了有关尿液成分与肾结石形成之间关系的重要见解。为了进行机器学习分析，数据预处理至关重要，涉及以下步骤：
- 缺失值处理：缺失值使用平均值、中位数或最频繁值进行插补。
- 数据缩放：对数值特征进行缩放，以确保它们处于相似的范围内并防止权重过大。
- 特征工程：创建新特征（例如 pH 平衡与钙浓度的比率）以丰富数据集。
- 特征选择：使用相关性分析或其他技术识别与肾结石形成显着相关的特征。
- 训练集和测试集分割：将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型性能。
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