在将特征输入模型之前，需要先做（）对其进行预处理A. 归一化处理B. 连续化处理C. 离散化处理D. 跳跃式处理

在机器学习中，特征预处理是数据准备的重要步骤。归一化处理是一种常见的预处理方法，它将特征值缩放到一个特定的范围（如0到1），以确保不同特征在模型训练过程中具有可比性。归一化处理有助于提高模型的训练效率和性能。其他选项如连续化处理、离散化处理和跳跃式处理在特定情况下也可能被使用，但归一化处理是最常见的预处理方法之一。