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
数据清洗_步骤

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
缺失值_处理

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
数据标准化_方法

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
特征工程_技巧

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

点击扩展阅读:数据清洗详解 获取更深入的实践案例。

📌 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。

数据预处理_流程图