数据预处理是机器学习流程中至关重要的一步，Keras 提供了丰富的工具来简化这一过程。以下是常见的数据预处理方法：

1. 数据清洗 🧹

  • 去除缺失值：使用 pandas 的 dropna() 或 fillna() 方法
  • 处理异常值：通过统计学方法（如 Z-Score）识别并修正
  • 类型转换：将非数值数据（如标签）转换为数值格式
数据清洗

2. 数据标准化 🔁

  • 使用 StandardScaler 对特征进行标准化（均值为0，方差为1）
  • 应用 MinMaxScaler 将数据缩放到 [0,1] 范围
  • 分层抽样：通过 StratifiedKFold 保持类别分布一致性
标准化

3. 数据增强 🌀

  • 图像数据：使用 ImageDataGenerator 添加旋转/翻转/缩放
  • 文本数据：通过 TextVectorization 进行分词和嵌入
  • 时间序列：利用 TimeSeriesGenerator 构建滑动窗口
数据增强

4. 数据分割 📁

  • 按比例划分训练集/验证集/测试集：train_test_split
  • 自定义分割逻辑：通过 Sequence 类实现动态划分
  • 验证数据多样性：使用 tf.data.Dataset 的 take() 和 skip() 方法

📌 扩展阅读

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🚀 提示：数据预处理的质量直接影响模型性能，建议结合业务场景选择合适的方法！