TensorFlow 教程：数据清洗技术 🧹

数据清洗是机器学习项目中至关重要的一步，它能确保模型训练的准确性与稳定性。在 TensorFlow 中，数据清洗通常包括以下步骤：

常见数据清洗方法 📊

• 缺失值处理
  使用 tf.data.Dataset.filter() 或 pandas 的 dropna() 方法剔除缺失数据，或填充默认值（如0、均值、中位数等）。
• 重复数据删除
  通过 tf.data.Dataset.distinct() 或 pandas 的 drop_duplicates() 去重。
• 异常值检测
  利用统计学方法（如Z-score、IQR）或可视化工具（如箱线图）识别并修正异常值。
• 数据类型转换
  用 tf.cast() 将数据转换为适合模型训练的类型（如浮点数、整数）。
• 文本标准化
  去除标点符号、统一大小写、分词处理等，可用 tf.strings 或正则表达式实现。

代码示例 🧪

import pandas as pd
import tensorflow as tf

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 缺失值处理
data = data.dropna()  # 剔除缺失值
# 或填充缺失值
data = data.fillna(0)

# 重复数据删除
data = data.drop_duplicates()

# 异常值检测（以Z-score为例）
z_scores = (data - data.mean()) / data.std()
data = data[(np.abs(z_scores) < 3).all(axis=1)]

# 文本标准化
data["text"] = tf.strings.regex_replace(data["text"], r"[^\w\s]", "")

应用场景 🌐

• 图像数据：去除噪声或无效像素
  
  

  图像数据清洗
• 文本数据：标准化处理后提升模型表现
  
  

  文本标准化
• 表格数据：确保数值列无异常值
  
  

  表格数据清洗

如需进一步了解数据预处理技术，可访问 数据预处理指南。