机器学习中的数据预处理是模型开发过程中至关重要的步骤。原始数据通常存在缺失值、异常值和不一致性等问题，这些问题会影响模型的准确性和稳定性。通过数据预处理，可以清理和转换数据，提高模型的性能和泛化能力。数据预处理不仅能提高模型的训练速度，还能确保不同特征对模型的影响是公平的。这一过程需要根据具体数据集的特点和模型需求灵活调整，以保证最终结果的可靠性。