MNIST（手写数字识别）是机器学习领域最经典的数据集之一，常用于入门图像分类任务。预处理是模型训练前的关键步骤，以下为实践要点：
1. 数据加载 📁
- 使用
torchvision.datasets或sklearn.datasets加载MNIST数据 - 数据格式：32x32灰度图像（0-255像素值）
- 示例代码：
from torchvision import datasets, transforms
transform = transforms.ToTensor()
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
2. 数据清洗 🧹
- 移除损坏的图像文件：
download=False时需手动检查 - 标签标准化：确保数字0-9的正确映射
- 图像尺寸统一：使用
transforms.Resize()调整大小
3. 标准化处理 📏
- 归一化像素值到[0,1]区间：
transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) - 统一图像通道顺序：灰度图无需处理，彩色图需转为单通道
- 示例可视化：
4. 数据增强 🔄
- 旋转/翻转：
transforms.RandomRotation(10)或transforms.RandomHorizontalFlip() - 添加噪声：
transforms.GaussianBlur(kernel_size=3) - 强化对比度：
transforms.AdjustContrast(0.2)
5. 数据分割 🔍
- 按8:1:1划分训练集/验证集/测试集
- 使用
DataLoader批量加载：batch_size=64 - 预览数据分布：
需要了解更多预处理技术，请访问数据预处理基础获取完整指南。🎨🔍💡