A: 本文主要涉及Python数据分析与机器学习技术，包括数据预处理、数据可视化、特征工程、模型选择与调优等方面。
Q: 什么是数据预处理？
A: 数据预处理是指在进行机器学习任务前，对原始数据进行清洗、转换和集成等处理，以提高数据质量和可用性。具体包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化、数据归一化、特征选择等。对于缺失值，可以使用均值、中位数或者插值法来填充；对于异常值，可以使用箱线图或者Z-score方法进行识别和处理。
Q: 什么是数据可视化？
A: 数据可视化是指将数据通过图形化的方式呈现出来，以便更好地理解数据的分布、趋势和关系。常用的数据可视化工具包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等。可以使用散点图、直方图、箱线图等方式展示数据的分布和特征，以便进一步进行数据分析和建模。
Q: 什么是特征工程？
A: 特征工程是指根据数据领域知识和实际需求，对原始数据进行特征提取、转换和选择等处理，以提高模型性能和泛化能力。常用的特征工程技术包括数据编码、特征缩放、特征降维、特征交叉等。对于分类问题，可以使用独热编码或者标签编码来将分类变量转换为数值变量；对于连续变量，可以使用标准化或者归一化来将其缩放到相同的尺度上。
Q: 什么是模型选择与调优？
A: 模型选择与调优是指根据具体任务和数据特点，选择合适的机器学习模型，并对其进行参数调优和性能评估，以获得最佳的预测效果。常用的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。可以使用交叉验证和网格搜索等技术来选择最优的模型和参数组合，并使用ROC曲线和混淆矩阵等指标来评估模型性能和泛化能力。
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