数据预处理是机器学习项目中至关重要的步骤，以下是几个高级技巧与实践：
1. 数据清洗进阶 🧼
- 处理异常值：使用箱线图或Z-score检测并剔除异常数据
- 去重策略：通过
drop_duplicates()或规则引擎实现精准去重 - 文本标准化：结合正则表达式与停用词过滤提升文本处理效果
2. 特征工程优化 🧪
- 特征缩放：使用
StandardScaler或MinMaxScaler适配模型需求 - 多项式特征：通过
PolynomialFeatures生成非线性关系特征 - 时间序列处理：拆分日期字段为年/月/日并添加时间滞后特征
3. 缺失值处理方案 🔍
- 插值法：线性插值、时间序列插值等场景化处理
- 基于模型的填补：使用KNN或回归模型预测缺失值
- 分层处理：对分类变量采用众数填补，数值变量采用均值填补
4. 数据转换技巧 🔄
- 独热编码：对高基数分类变量使用
OneHotEncoder - 标签编码：适用于有序分类变量的
LabelEncoder - 分箱处理：通过
KBinsDiscretizer实现数值特征离散化
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5. 高级实践工具 🛠
- Pandas Profiling：自动化生成数据概览报告
- Scikit-learn Pipeline：构建预处理流水线
- Dask：处理大规模数据的分布式预处理方案