数据预处理是机器学习项目中不可忽视的环节，直接影响模型效果。以下是核心步骤：
1. 数据清洗 🧹
- 移除重复值
- 处理缺失数据（填充或删除）
- 修正错误值（如异常检测）
2. 特征选择 🔍
- 通过相关性分析保留重要特征
- 使用算法（如卡方检验、LDA）筛选特征
- 避免高维数据带来的计算负担
3. 数据标准化 📊
- 归一化（Min-Max Scaling）
- 标准化（Z-Score Normalization）
- 对抗数据分布差异
4. 特征编码 🧩
- 将分类变量转换为数值（如One-Hot Encoding）
- 处理文本数据（如TF-IDF、词嵌入）
- 增加特征间的非线性关系
5. 数据增强 🔄
- 通过旋转、翻转等方法扩展数据集（图像数据）
- 文本数据可采用同义词替换或回译
- 提高模型泛化能力
如需进一步了解机器学习模型训练流程，可访问：机器学习模型训练指南