preprocessing是什么意思，preprocessing的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

n. 预处理；预加工

A novel image preprocessing scheme was proposed.

提出了一种新颖的图像预处理方案。

It provides a pipeline framework for preprocessing and validation of documents.

为预处理和验证文档提供了管道框架(pipeline framework)。

These files might require preprocessing to put them into an appropriate format.

这些文件可能需要进行预处理，以便将它们转换为适当的格式。

Signing messages always involves preprocessing to convert the XML into a canonical form.

签名消息总是包含预处理，将XML转换成标准格式。

SAX does very little preprocessing, so the programmer has to manage many low-level aspects.

SAX 几乎不做预处理，因而，程序员不得不管理很多低级别问题。

data preprocessing

数据预处理；资料预处理

image preprocessing

图像预处理

n.|preliminary treatment/pre-treatment;预处理；预加工

预处理（Preprocessing）指在正式处理或分析数据前进行的初步加工步骤，旨在提升数据质量、优化后续处理效率与结果准确性。该术语广泛应用于计算机科学、数据分析和机器学习领域，其核心目标是将原始数据转化为更适用于特定任务的格式。以下是关键要点：

数据清洗
消除噪声、异常值或缺失值。例如，在机器学习中，填充缺失值或平滑离群点可避免模型偏差。根据Scikit-learn官方文档，标准化缺失值处理是预处理的基础环节。
特征工程
通过特征缩放（如标准化、归一化）或特征变换（如主成分分析/PCA）优化数据结构。TensorFlow指南指出，归一化输入特征可加速神经网络收敛并提升精度。
数据转换
将非结构化数据（如文本、图像）转换为结构化数值表示。自然语言处理中，分词（Tokenization）和词嵌入（Word Embedding）属于典型预处理步骤。

未经预处理的数据可能导致：

算法性能下降（如梯度下降振荡）；
结果解释性差（特征量纲不一致）；
资源浪费（冗余数据增加计算开销）。
研究显示，系统化预处理可提升预测模型准确率15%-30%（《Pattern Recognition and Machine Learning》）。

权威参考来源：

Bishop, C.M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

“Preprocessing”是一个复合词，由前缀pre-（表示“在…之前”）和processing（处理）组成，通常译为“预处理”。它指在正式处理或分析数据、信息、材料之前进行的准备性操作，目的是优化后续步骤的效率或准确性。

核心含义
预处理是将原始数据转化为更适合后续操作的格式或结构的过程，常见于以下领域：
- 计算机科学：编程中预处理器（如C语言的#include）在编译前展开代码；图像处理中的降噪、尺寸调整。
- 数据分析：清洗缺失值、标准化数据、特征提取（如将文本转为词向量）。
- 机器学习：划分训练集/测试集、归一化数值范围、处理类别变量（如独热编码）。
应用示例
- 自然语言处理（NLP）：对文本进行分词、去除停用词、词干提取（例：将“running”转为“run”）。
- 信号处理：滤波去除噪声，增强有用信号。
- 制造业：原材料在加工前的清洁或切割。
重要性
预处理直接影响最终结果的质量。例如，未归一化的数据可能导致机器学习模型收敛缓慢；未清洗的数据可能包含误导性信息。

“The preprocessing stage in machine learning often takes more time than model training itself.”
（机器学习的预处理阶段常比模型训练本身耗时更长。）