数据预处理：AI学习的基石

💡 数据预处理是机器学习项目中不可或缺的环节，它直接影响模型性能。以下是核心要点：

1. 数据清洗
   ⚠️ 处理缺失值、异常值和重复数据

   *示例工具：Pandas（中文文档：/ai-tutorials/data-cleaning）*

2. 特征工程
   📊 包括特征选择、标准化与归一化

   *技巧：使用Scikit-learn的`StandardScaler`进行标准化*

3. 数据增强
   🔄 通过旋转、翻转等方法扩展数据集（图像数据常用）

   

4. 数据分割
   📖 划分训练集/测试集，确保模型泛化能力
   公式：训练集 = 80%，测试集 = 20%（可根据需求调整）

🛠️ 推荐工具

• Python：Pandas、NumPy、Scikit-learn
• R语言：data.table、caret
• 专业平台：Google Cloud AI Platform（/ai-tutorials/cloud_ai_platform）

📌 扩展学习
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