在机器学习中，常用的数据预处理方法包括：
1. 数据清洗：去除缺失值、处理异常值、去除重复数据等，保证数据质量。
2. 特征缩放：对特征进行标准化或归一化，使不同特征处于相同的量级，避免某些特征权重过大。
3. 特征选择：通过特征选择技术选择出对模型训练最有用的特征，减少维度、降低过拟合风险。
4. 特征变换：例如对数变换、多项式变换等，使数据更符合模型的假设前提。
5. 数据编码：对类别型特征进行编码，如独热编码、标签编码等，便于模型处理。
6. 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调参和评估。
这些数据预处理方法可以帮助提高机器学习模型的性能和泛化能力。
