数据预处理
是指在机器学习中，对数据进行一系列处理，以使其适合进入模型进行训练和预测的阶段。
数据清洗
是指在预处理阶段中，对数据进行一系列处理，以去除错误，缺失或不一致的数据。
数据的转换格式
是指在预处理阶段中，将数据从原始格式转换为模型可以识别的格式，以便进入模型进行训练和预测。
模型匹配数据输入
是指在预处理阶段中，将数据与模型进行匹配，以便模型能够识别数据的特征。
解析数据
是指在预处理阶段中，对数据进行一系列处理，以提取关键特征，并为模型训练和预测提供有效数据。
模型框架
是指在机器学习中，模型的设计方法，包括模型的构造，模型参数的设置，模型的训练，模型的预测，模型的评估等。模型框架是机器学习中非常重要的部分，对于机器学习的整体效果产生了很大的影响。
