在執行機器學習演算法前，先思考需要對資料做哪些前處理很重要，否則可能得到無效的結果。以下哪些前處理技術是 Random Forest Regression 所需要的？
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在深入之前，先更了解你的問題！接著學習如何用統計與視覺化來檢視你的資料集。
真實世界的資料很少一開始就乾淨、可直接分析。本章將帶你學會移除不需要的資訊、處理遺漏值，並將其他資料加入你的分析。
本章將帶你建立新的特徵，讓機器學習模型能從中學習。我們會示範如何透過欄位組合產生特徵、從凌亂的欄位中擷取數值，或進行編碼以獲得更佳結果。
本章將學習如何選擇適合的模型類型，然後將資料套用到模型並進行評估。最後，我們會解讀結果並將模型保存以便之後使用。
當前練習
