数据预处理是机器学习项目中不可或缺的一环，直接影响模型性能。以下是核心内容：
1. 预处理的重要性
- 提升准确性：清洗噪声数据（
- 消除偏差：标准化特征值（
- 优化计算：减少冗余特征（
2. 常见步骤
- 缺失值处理
- 删除或填充（如均值/中位数）
- 类别特征编码
- 使用独热编码或标签编码
- 数据分割
- 按时间序列划分训练集/测试集
3. 工具推荐
- 📌 Pandas教程：数据清洗与转换
- 📌 Scikit-learn数据处理指南：标准化、归一化
- 📌 数据可视化实践：发现数据分布规律
4. 常见误区
- ❌ 忽略数据分布检验（
- ❌ 盲目删除缺失值（建议结合业务场景）
- ❌ 未对文本数据进行分词处理
预处理不是简单的数据清洗，而是对数据的深度理解与优化。点击机器学习基础了解更系统知识。