数据预处理是机器学习项目的基石，良好的数据质量能显著提升模型效果。以下是核心步骤与技巧：
1. 数据清洗 🧹
- 处理缺失值：使用均值/中位数填充，或删除缺失样本
- 去除重复数据：通过唯一标识符识别并移除重复记录
- 异常值检测：采用Z-score或IQR方法识别离群点
2. 特征工程 🛠️
- 标准化：将特征缩放到[0,1]区间（如Min-Max Scaling）
- 归一化：将数据转换为均值为0，方差为1的分布
- 编码分类变量：使用One-Hot Encoding或Label Encoding
3. 数据分割 ⚙️
- 训练集/测试集划分：常用80/20或70/30比例
- 交叉验证：K折验证可更合理评估模型性能
- 分层抽样：保持类别分布与原始数据一致
4. 数据增强 🔄
- 对文本数据可使用同义词替换、回译等方法
- 图像数据可通过旋转、翻转生成新样本
- 时间序列数据可用滑动窗口技术扩充
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