資料預處理--持久化預處理後的資料
在做大型專案時，不要每次都做資料預處理！
一般是一步一步來，1.做完預處理再做訓練，2.做完訓練再預測，3.然後根據預測的結果迭代調節模型和資料(交叉驗證、過/欠取樣等)。
由於需要訓練模型預測unknown值，預處理過程的時間代價比較大。因此將預處理後的資料持久化，儲存到檔案中，之後的學習模型直接讀取檔案資料進行訓練預測，無須再預處理。
簡單的表述就是，將需要引數的部分和不需要引數的部分完全解耦合；將引數型別不同的部分解耦合。
例如：將預處理的部分和網路的部分隔離開來。
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