在上一篇文章中，我们介绍了基于提示的特征工程的基本概念。现在，我们将深入探讨这一概念的实际应用，特别是在清理数据方面的用途。
数据清理是数据科学中至关重要的一环。没有经过清理的数据可能包含错误、重复或缺失值，这些问题会影响我们构建模型的准确性和可靠性。因此，在进行特征工程之前，我们首先需要清理数据。
在基于提示的特征工程中，我们利用提示的信息来指导数据清理的过程。例如，我们可以通过提示识别出哪些特征是需要进行归一化或标准化的，哪些特征需要进行缺失值处理，以及哪些特征需要进行异常值检测和处理。
通过利用提示的信息，我们可以更加高效地进行数据清理，提高数据质量和模型性能。因此，在进行特征工程时，我们不仅要考虑如何构建新的特征，还要注意如何正确清理数据，以确保我们所构建的模型能够准确、可靠地预测目标变量。
总之，基于提示的特征工程不仅关注于构建新的特征，还关注于如何利用提示信息来指导数据清理的过程。通过合理地清理数据，我们可以为模型构建打下良好的基础，从而提高模型的性能和可靠性。让我们一起努力，打造更加精准、高效的数据科学模型吧！
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