🧩 数据预处理是机器学习流程中至关重要的一步，它直接影响模型性能。以下是核心步骤与技巧：
1. 数据清洗 🧼
- 处理缺失值：使用插值、删除或填充策略
- 去除重复数据：通过唯一标识符或特征判断
- 异常值检测：Z-score、IQR等方法
2. 数据标准化 📏
- 归一化：将数据缩放到[0,1]区间
- 标准化：转换为均值为0、方差为1的分布
- 分箱处理：对连续特征进行离散化
3. 数据转换 🔄
- 编码分类变量：One-Hot Encoding / Label Encoding
- 特征缩放：Min-Max Scaling / Robust Scaling
- 多项式特征生成：增强模型非线性表达能力
4. 常见工具推荐 🛠️
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| Pandas | 快速处理结构化数据 |
| Scikit-learn | 提供标准化、归一化等预处理模块 |
| OpenRefine | 数据清洗与转换的交互式工具 |
点击了解更多数据清洗实践 ➡️ 深入解析缺失值处理与数据去重策略
📌 提示：预处理时需注意数据分布特性，避免引入偏差。建议结合业务逻辑选择合适方法！