数据预处理是机器学习项目的基石，直接影响模型效果。以下是关键步骤与技巧：
1. 数据清洗 🧹
- 去除冗余：删除重复记录或无用字段
- 纠正错误：修正格式不一致的日期或数值
- 处理异常值：使用箱线图或Z-score检测 outliers
2. 缺失值处理 ⚙️
- 删除法：
df.dropna()剔除缺失行/列 - 填充法：
- 数值型：均值/中位数填充
- 分类型：众数或新建"Unknown"类别
- 插值法：线性插值或时间序列插值
3. 数据标准化 🔧
- Min-Max 标准化：
(x - min)/(max - min) - Z-Score 标准化：
(x - μ)/σ - 归一化：适用于文本数据的 MinMaxScaler
4. 特征工程 🧠
- 编码分类变量：One-Hot / Label Encoding
- 特征缩放：StandardScaler / RobustScaler
- 多项式特征：通过
PolynomialFeatures生成交互项
5. 验证与测试 🧪
- 训练集/测试集划分：
train_test_split - 交叉验证：K折验证优化参数选择
- 数据泄露预防：确保特征工程仅在训练集上进行
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📌 提示：预处理时需注意数据分布变化，建议使用可视化工具监控数据质量。