数据预处理示例教程 🧮

数据预处理是机器学习项目中至关重要的步骤，以下是一些常见场景的示例：

1. 数据清洗 🧹

   • 处理缺失值：使用均值/中位数填充或删除空值
   • 去除重复记录：通过唯一标识符筛选数据
   • 格式标准化：统一日期、时间、单位等字段格式
   

2. 特征编码 🧱

   • 离散值转换：如One-Hot Encoding处理分类变量
   • 文本向量化：使用TF-IDF或词嵌入技术
   • 标准化/归一化：通过Z-Score或Min-Max方法
   

3. 数据增强 🖼️

   • 图像数据：旋转、裁剪、添加噪声等操作
   • 文本数据：同义词替换、回译、数据合成
   • 时间序列：插值、窗口滑动、生成滞后特征
   

如需进一步了解数据预处理的进阶技巧，可访问 /data-preprocessing-techniques 阅读相关教程。