在机器学习领域，数据操作涵盖了一系列围绕数据转换、清洗和准备的活动，旨在让数据适用于机器学习算法。这些操作对于任何机器学习项目的成功都至关重要。它们确保数据具有可用且一致的格式，更重要的是，确保数据能准确反映机器学习模型试图解决的现实世界问题。
数据清洗是机器学习中一项基础的数据操作。它包括识别并修正数据中存在的任何缺陷或不一致之处。这可能涉及处理缺失值、纠正拼写或格式错误，以及检测和去除异常值。数据清洗是机器学习流程中的关键环节。通过保证数据的准确性和高质量，它使机器学习模型能够有效地利用这些数据。
机器学习中另一项关键的数据操作是数据转换。这个过程需要改变数据的格式，以提高其与机器学习算法的适配性。这可能包括将数据缩放到特定范围、对数据进行归一化处理，或者对数据应用各种数学运算。数据转换常用于规范数据格式，让机器学习模型更容易从数据中提取有价值的信息。