数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，确保数据质量直接影响模型效果。以下是常见预处理流程：
数据清洗
- 处理缺失值：删除或填充（如均值/中位数）
- 去除重复记录 🚫
- 格式标准化：统一日期、单位等
数据转换
- 归一化/标准化 📈
- 编码分类变量：One-Hot / Label Encoding
- 分割训练集与测试集 📁
特征工程
- 特征选择：删除冗余字段 🔍
- 特征缩放：Min-Max / Z-Score
- 创建衍生特征 🧠
📌 实用工具推荐
- Python：Pandas、Scikit-learn
- R语言：dplyr、caret
- 本站深度教程：数据预处理实践指南 ✅
预处理质量决定模型上限，建议结合业务场景灵活调整策略！