数据预处理是机器学习项目的基石，直接影响模型性能。以下是核心建议：
1. ⚡ 基础步骤
数据清洗
去除重复、纠正错误、处理异常值标准化/归一化
使用Z-Score或Min-Max方法缺失值处理
删除、插值或标记缺失数据特征工程
构造新特征、编码分类变量
2. ⚠️ 常见错误
- 忽略数据分布检验
- 过度拟合训练数据
- 忽视类别不平衡问题
3. 📚 扩展阅读
如需深入了解特征选择方法，可参考：
/community/abc_compute_forum/guides/machine_learning_tips
📌 提示：预处理阶段的决策应结合业务场景，避免机械套用技术方案。