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数据预处理教程：从原始数据到模型输入 💡

数据预处理是机器学习项目中不可或缺的环节，它直接影响模型性能。以下是核心步骤与技巧：

1. 数据清洗 🧹

• 删除重复记录
• 处理缺失值（如填充或删除）
• 格式标准化（日期、单位等）
• 异常值检测与处理

2. 特征工程 🛠️

• 特征选择（剔除无关字段）
• 特征编码（如独热编码、标签编码）
• 分箱处理（离散化连续变量）
• 生成衍生特征

3. 数据分割 🔍

• 训练集/测试集划分（常用train_test_split）
• 交叉验证策略
• 数据平衡技术（过采样/欠采样）
• 分层抽样保持分布一致性

4. 工具推荐 📌

5. 注意事项 ⚠️

• 保留原始数据副本
• 文档记录所有预处理步骤
• 验证数据分布是否合理
• 考虑业务场景的特殊性

如需深入学习数据可视化技巧，可访问数据可视化实战指南。