在机器学习项目中，数据预处理是构建高质量模型的关键步骤。以下是使用TensorFlow进行常见数据预处理的指南：
常见预处理步骤
数据清洗
🧹 移除重复、缺失或异常值
查看数据清洗案例标准化
📏 将数值特征缩放到统一范围（如0-1）from tensorflow.keras.utils import normalize图像处理
🖼️ 调整尺寸/对比度/色彩平衡文本处理
📖 分词、去除停用词、TF-IDF转换
深入学习文本向量化数据增强
🌀 对图像/文本进行随机变换
工具推荐
| 工具 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
tf.data |
数据流水线构建 | 官方文档 |
tf.image |
图像变换函数 | 图像处理API |
tf.strings |
字符串操作 | 字符串函数列表 |
扩展学习
如需了解如何将预处理后的数据用于模型训练，可参考：
进入模型训练教程