为什么需要数据预处理？
在机器学习模型训练前，数据预处理是确保数据质量的关键步骤。未经处理的数据可能包含噪声、缺失值或冗余信息，直接影响模型性能。
常见预处理步骤
- 数据收集 📊
从多源获取原始数据（如数据库、API或文件）。 - 数据清洗 🧼
处理缺失值（缺失值_填充）、去除重复项（重复数据_删除）和纠正错误。 - 特征工程 🔧
通过编码（分类变量_编码）、分箱（分箱_方法）或降维（降维_技术）提取有效特征。 - 标准化/归一化 📏
使用Z-score_标准化或Min-Max_归一化使数据分布统一。
工具推荐 🛠️
| 工具 | 功能 |
|---|---|
| Pandas | 快速处理数据结构 |
| Scikit-learn | 提供标准化、归一化等算法 |
| NumPy | 数值计算基础库 |
扩展阅读 📚
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