10.降维：通过主成分分析等技术，将高维数据转换为低维数据，以便于可视化或建模。
1. 数据清洗：去除缺失值、异常值、重复值等。
2. 特征选择：选择对目标变量有较高相关性的特征变量。
3. 特征缩放：对特征数据进行缩放，使其具有相似的数值范围，如标准化、归一化等。
4. 特征编码：将非数值型数据转换为数值型数据，如独热编码、标签编码等。
5. 特征变换：对特征数据进行变换，如多项式变换、对数变换等，以符合模型的假设要求。
6. 数据集划分：将原始数据集划分成训练集、验证集和测试集等。
7. 异常值处理：处理数据中的异常值，可以通过删除、替换或用统计方法进行处理。
8. 样本不平衡处理：对于样本不平衡问题，可以通过欠采样、过采样、集成方法等来处理。
9. 数据归一化：将数据转换到一定的范围内，如[0,1]或[-1,1]。
10. 降维：通过主成分分析（PCA）等技术，将高维数据转换为低维数据，以便于可视化或建模。