数据预处理是机器学习项目中至关重要的一步，它直接影响模型的性能和准确性。以下是常见预处理步骤及实践建议：
数据清洗
- 处理缺失值：使用均值、中位数或插值法填补
- 去除重复记录：通过唯一标识符或业务逻辑判断
- 格式标准化：统一日期、时间、单位等字段格式
特征工程
- 类别型变量编码：采用独热编码（One-Hot）或标签编码（Label Encoding）
- 特征缩放：使用标准化（Standardization）或归一化（Normalization）
- 特征选择：通过相关系数、卡方检验或模型评估筛选关键特征
数据分割
- 按照80/20比例划分训练集与测试集
- 使用交叉验证（Cross-Validation）提高模型泛化能力
- 注意时间序列数据需按时间顺序分割
如需深入学习数据科学基础，可访问数据科学入门教程。预处理完成后，建议继续学习机器学习模型训练指南以构建完整分析流程。