Atlas支持数据科学家进行数据的预处理和特征工程，主要有以下几个方面的功能：
数据清洗：Atlas提供数据清洗工具，可以帮助数据科学家清除数据中的缺失值、异常值、重复值等，确保数据质量。
数据转换：Atlas支持数据的转换操作，包括数据类型转换、数据格式转换、数据归一化等，帮助数据科学家对数据进行整理和准备。
特征选择：Atlas提供特征选择算法，帮助数据科学家选择最具代表性的特征，减少特征维度，提升模型性能。
特征提取：Atlas支持特征提取操作，包括从原始数据中提取出新的特征，帮助数据科学家挖掘更多的特征信息。
特征转换：Atlas提供特征转换算法，帮助数据科学家对特征进行转换操作，使得数据更适合模型训练。
总的来说，Atlas提供了丰富的数据预处理和特征工程功能，帮助数据科学家高效地准备数据、提取特征，为模型训练和预测提供支持。
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