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。以下是主要步骤：

  1. 数据清洗 🧹

    • 处理缺失值
    • 去除重复数据
    • 修正错误数据
    数据清洗_步骤

  2. 特征工程 🔧

    • 特征选择：通过相关性分析或领域知识筛选重要特征
    • 特征缩放：标准化（Z-Score）或归一化（Min-Max）处理
    • 特征编码：将分类变量转换为数值形式（如One-Hot Encoding）
    特征工程_技巧

  3. 数据分割 📁

    • 训练集与测试集划分（常用8:2比例）
    • 交叉验证：确保模型泛化能力
    数据分割_方法

扩展阅读：数据清洗指南 | 模型训练入门