R語言數據預處理的步驟通常包括以下幾個步驟：
數據清洗：刪除缺失值、處理異常值和重復值等。
數據轉換：將數據轉換為適合建模的形式，包括編碼分類變量、標準化數值變量等。
特征選擇：選擇對建模有意義的特征，去除無關或冗余的特征。
數據集劃分：將數據集劃分為訓練集和測試集，用于建模和評估模型性能。
數據集平衡：處理不平衡的數據集，使正負樣本數量接近。
數據降維：使用降維方法減少特征空間的維度，以提高建模效率和減少過擬合的風險。
數據可視化：通過數據可視化方法對數據進行探索分析，發現數據之間的關系和規律。
