数据预处理：机器学习入门必修课 🧼📊

数据预处理是机器学习流程中至关重要的一步，直接影响模型性能。以下是核心步骤：

1. 数据清洗 🧹

   • 处理缺失值：使用均值、中位数或删除缺失样本
   • 去除重复数据 🚫
   • 格式标准化：统一日期、单位等字段格式
   

2. 特征缩放 ⚖️

   • 标准化（Z-score）：将特征转换为均值为0、方差为1
   • 归一化（Min-Max）：将数据压缩到[0,1]区间
   • 帕特南缩放（Robust Scaling）：对异常值更鲁棒
   

3. 类别处理 🧩

   • 离散特征编码：Label Encoding / One-Hot Encoding
   • 文本向量化：TF-IDF、Word2Vec等方法
   • 日期特征提取：拆分为年/月/日/季节等维度
   

4. 数据增强 🎵

   • 通过SMOTE等技术解决类别不平衡问题
   • 随机噪声注入 🎲
   • 数据分块与交叉验证 ⚙️

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