数据预处理是机器学习与数据分析的基石，直接影响模型效果。以下是关键步骤与技巧：
1. 数据清洗 🧹
- 处理缺失值：使用插值或删除缺失数据
- 去除重复项：通过唯一标识筛选重复记录
- 异常值处理：采用Z-score或IQR方法检测并修正
2. 数据标准化 ⚖️
- Min-Max标准化：将数据缩放到[0,1]区间
- Z-score标准化：使数据服从均值为0、标准差为1的分布
- 归一化方法：适用于文本数据的Min-max处理
3. 特征编码 📄
- 独热编码：处理分类变量的One-Hot Encoding
- 标签编码：对有序类别进行数值映射
- 文本向量化：使用TF-IDF或Word2Vec技术
4. 数据分割 📁
- 训练集/测试集划分：常用7:3或8:2比例
- 交叉验证：K折验证提升模型鲁棒性
- 分层抽样：保持类别分布一致性
如需深入学习数据清洗技术，可访问数据清洗教程获取详细指南。 preprocessing 是构建可靠模型的第一步，合理处理数据能显著提升分析准确性！