数据预处理进阶是指在数据分析和机器学习等应用中，对原始数据进行进一步的处理和转换，以提高数据质量和模型性能。以下是一些数据预处理进阶的关键技术和方法：
1. 特征工程
特征工程是数据预处理的核心部分，通过以下方法来提高模型性能：
- 特征选择：选择对模型预测有重要影响的特征。
- 特征提取：从原始数据中提取新的特征。
- 特征变换：将原始特征转换为更适合模型的形式。
2. 数据标准化
数据标准化是将数据缩放到一个特定的范围，例如[0, 1]或[-1, 1]，以消除不同特征之间的量纲影响。
3. 数据归一化
数据归一化是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
4. 缺失值处理
缺失值处理是处理数据集中缺失值的方法，包括：
- 删除：删除含有缺失值的行或列。
- 填充：用特定值或模型预测的值来填充缺失值。
5. 异常值处理
异常值处理是识别和去除数据集中的异常值，以避免对模型的影响。
6. 数据增强
数据增强是通过对原始数据进行变换来生成新的数据样本，以增加模型的泛化能力。
相关资源
了解更多关于数据预处理的知识，可以访问我们的数据预处理基础教程。
Data Preprocessing