高级数据预处理是机器学习项目中不可或缺的一环，它涉及对原始数据进行清洗、转换和增强，以确保模型能够从数据中学习到有效的模式。以下是一些高级数据预处理的技术和步骤：
数据清洗
- 缺失值处理：使用均值、中位数、众数或插值等方法填充缺失值。
- 异常值检测：通过箱线图、IQR方法等识别并处理异常值。
- 重复数据处理：删除重复的数据行，以避免模型过拟合。
数据转换
- 特征编码：将类别型数据转换为数值型数据，例如使用独热编码或标签编码。
- 特征缩放：使用标准化或归一化方法将特征值缩放到相同范围，例如使用 Min-Max 标准化或 Z-Score 标准化。
数据增强
- 重采样：通过过采样或欠采样技术来平衡类别分布。
- 合成数据生成：使用模型生成新的数据样本，以增加训练数据集的大小和多样性。