Neuroph的数据预处理功能包括：
标准化：对数据进行标准化处理，使数据具有零平均值和单位方差，有助于提高模型的收敛速度和准确性。
归一化：将数据缩放到给定的范围内，例如将数据缩放到0到1之间，有助于避免特征值之间的差异对模型的影响。
缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以通过填充平均值、中位数等方法来处理缺失值。
特征选择：选择对模型预测结果有重要影响的特征，可以通过相关性分析、PCA等方法来进行特征选择。
数据平衡：处理数据中不平衡的情况，可以通过过采样、欠采样等方法来平衡不同类别的数据。
数据转换：对数据进行转换，例如对数转换、指数转换等，有助于改善数据的分布特性。
数据降维：通过降维技术如PCA、LDA等方法减少数据维度，减少模型复杂度和提高训练速度。
噪声处理：处理数据中的噪声，可以通过滤波、去除异常值等方法来处理数据中的噪声。
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