数据清洗的进阶技巧
数据清洗是预处理的核心环节，需重点关注以下内容：
- 缺失值处理：使用插值（如线性插值、时间序列插值）或模型预测填补
- 异常值检测：通过箱线图（IQR）或聚类分析识别离群点
- 重复数据处理：基于规则或相似度算法（如余弦相似度）去重
- 格式标准化：统一日期、时间、单位等字段格式
特征工程的深度实践
特征工程通过以下方法提升模型表现：
- 特征编码：使用One-Hot、Target Encoding或Embedding处理分类变量
- 特征交互：构建交叉特征（如年龄×收入）捕捉非线性关系
- 特征缩放：标准化（Z-Score）或归一化（Min-Max）消除量纲影响
- 高维特征降维：PCA、t-SNE或AutoEncoder提取关键信息
数据转换的高级策略
- 分箱处理：等宽分箱、等频分箱或基于聚类的分箱
- 时间序列处理：滑动窗口、差分法或傅里叶变换提取周期性特征
- 文本向量化：TF-IDF、Word2Vec或BERT嵌入
- 图像数据增强：旋转、翻转、裁剪或添加噪声
数据增强的创新应用
- 合成数据生成：GAN或SMOTE算法
- 多模态数据融合：结合文本、图像、传感器数据
- 领域自适应：使用迁移学习调整数据分布
如需了解基础概念，可访问 /数据预处理基础 进行学习。