在深度学习的过程中，数据是模型性能的基石。为了让我们的模型能够更加准确地学习到数据中的模式，进行有效的数据预处理是至关重要的一步。本篇将介绍深度学习中的数据清洗与准备，帮助你为接下来的特征工程做好

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在上一篇中，我们深入探讨了特征工程的重要性以及如何提取和选择合适的特征来提升模型的表现。在本篇中，我们将进一步讨论数据预处理中的关键环节——划分训练集与测试集。这一过程对于模型的训练和评估至关重要

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