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Neuroph的數據預處理功能包括：
標準化：對數據進行標準化處理，使數據具有零平均值和單位方差，有助于提高模型的收斂速度和準確性。
歸一化：將數據縮放到給定的范圍內，例如將數據縮放到0到1之間，有助于避免特征值之間的差異對模型的影響。
缺失值處理：處理數據中的缺失值，可以通過填充平均值、中位數等方法來處理缺失值。
特征選擇：選擇對模型預測結果有重要影響的特征，可以通過相關性分析、PCA等方法來進行特征選擇。
數據平衡：處理數據中不平衡的情況，可以通過過采樣、欠采樣等方法來平衡不同類別的數據。
數據轉換：對數據進行轉換，例如對數轉換、指數轉換等，有助于改善數據的分布特性。
數據降維：通過降維技術如PCA、LDA等方法減少數據維度，減少模型復雜度和提高訓練速度。
噪聲處理：處理數據中的噪聲，可以通過濾波、去除異常值等方法來處理數據中的噪聲。
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