数据预处理是机器学习项目中至关重要的步骤，直接影响模型性能。以下是使用Keras进行数据预处理的核心内容：
1. 数据预处理的重要性
- 📌 提高数据质量：清理缺失值、异常值
- 📌 特征一致性：统一数据格式与范围
- 📌 模型优化：加速训练收敛速度
- 📌 降低过拟合风险：通过标准化/归一化增强泛化能力
2. 常见预处理方法
- 🔁 标准化（Z-score）
from sklearn.preprocessing import StandardScaler - 📉 归一化（Min-Max）
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler - 🔄 数据增强（图像/文本）
使用ImageDataGenerator或TextVectorization - 🧹 缺失值处理
填充（SimpleImputer）或删除（dropna）
3. 实践建议
- ✅ 分训练/验证集处理：避免数据泄露
- ✅ 使用Keras内置工具：如
tf.keras.utils.normalize() - ✅ 自动化流程：通过
pipeline整合预处理步骤 - ✅ 可视化验证：用
matplotlib检查分布变化
4. 扩展学习
📌 提示：预处理需根据具体任务调整，例如图像任务常用rescale，而表格数据更侧重StandardScaler。建议结合数据预处理工具对比选择合适方法。