数据预处理是机器学习项目的基石，占整体工作量的70%以上！掌握这门手艺能让你的模型效果提升3-5倍✨

📌 为什么需要数据预处理？

  • 数据质量：清洗缺失值、异常值（如缺失值_处理、异常值_检测）
  • 特征工程：标准化/归一化（标准化_方法）、编码分类变量（分类变量_编码）
  • 效率提升：通过数据_降维技术减少计算资源消耗
  • 模型稳定性：处理数据_不平衡问题避免预测偏差

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🛠️ 5步完成数据预处理

  1. 数据收集

    数据_收集

    使用Pandas或SQL进行初步数据探索

  2. 数据清洗

    数据_清洗

    处理重复值、格式错误（格式_转换）等数据质量问题

  3. 数据转换

    数据_转换

    应用数据_标准化、数据_分箱等转换技术

  4. 特征选择

    特征_选择

    通过卡方检验或相关性分析筛选关键特征

  5. 数据增强

    数据_增强

    使用SMOTE算法解决数据_不平衡问题

📈 数据可视化技巧

  • 使用Matplotlib绘制数据分布（分布_可视化）
  • 通过Seaborn生成相关性热力图（热力图_生成）
  • 利用Tableau进行交互式数据分析

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