数据预处理是机器学习项目中至关重要的环节，良好的预处理能显著提升模型性能。以下为TensorFlow中常用的数据预处理方法：
1. 数据清洗 🧹
- 缺失值处理：使用
tf.data.Dataset.from_tensor_slices过滤无效数据 - 异常值检测：通过统计方法识别并处理 outliers
- 重复数据去除：利用
tf.data.Dataset.distinct()实现去重
2. 数据增强 🌀
- 图像数据：使用
tf.image模块实现翻转、旋转、裁剪等操作 - 文本数据：通过
tf.strings进行标准化处理 - 时间序列：使用
tf.data.Dataset.window进行滑动窗口采样
3. 数据标准化 📊
def normalize_data(x):
return (x - tf.reduce_min(x)) / (tf.reduce_max(x) - tf.reduce_min(x))
标准化公式示意图
4. 数据分割 📁
- 训练/验证/测试集划分：使用
tf.data.Dataset.split方法 - 交叉验证：通过
tf.data.Dataset.interleave实现 - 数据打乱：利用
tf.data.Dataset.shuffle增强泛化能力
如需了解更高级的预处理技术，可参考模型训练指南。欢迎在论坛中交流预处理经验，共同提升TensorFlow应用水平！