Python數據預處理可以增強特征。數據預處理是數據分析的重要步驟，它可以去除噪聲、填充缺失值、平滑數據等，從而提高數據的質量和可用性。在特征工程中，數據預處理同樣扮演著重要的角色。通過數據預處理，可以增強特征的質量和可解釋性，進而提升模型的性能。例如，在處理文本數據時，可以使用分詞、去除停用詞、詞干提取等預處理方法來提取有意義的特征；在處理圖像數據時，可以使用縮放、裁剪、翻轉等預處理方法來增加數據的多樣性和魯棒性。因此，Python數據預處理能夠增強特征，為后續的特征工程和模型訓練打下良好的基礎。
