数据预处理是机器学习项目的基石，良好的数据准备能显著提升模型效果。以下是关键步骤与实践建议：

🧼 数据清洗核心技巧

  • 缺失值处理：使用插值法（如mean/median）或删除缺失样本
    数据清洗_示意图
  • 异常值检测：通过箱线图/3σ原则识别离群点
    异常值_检测
  • 重复数据：使用drop_duplicates()函数清理
    去重_操作

🔍 特征工程实践

  • 标准化：使用StandardScaler消除量纲差异
    特征标准化_流程
  • 编码分类变量：LabelEncoder vs OneHotEncoder选择
    分类变量_编码
  • 特征选择：通过卡方检验或L1正则化筛选重要特征
    特征选择_方法

📁 数据分割规范

  • 训练集:测试集:验证集 = 7:2:1 的经典比例
  • 使用train_test_split实现分层抽样
  • 模型评估需保持数据分布一致性

📌 扩展学习：数据增强技巧 可进一步提升数据质量
📌 进阶实践：数据可视化指南 有助于发现数据模式

📌 提示：预处理后建议使用模型训练教程进行下一步操作