数据预处理是机器学习项目的基石，良好的数据准备能显著提升模型效果。以下是关键步骤：
1. 数据清洗 🧼
- 去除重复值：
df.drop_duplicates() - 处理缺失值：
df.fillna(method='ffill') - 格式标准化：统一日期格式、单位转换等
2. 特征工程 🧪
- 类别型变量编码：
pd.get_dummies() - 数值型归一化：
MinMaxScaler()或StandardScaler - 特征缩放：消除量纲影响
3. 数据分割 📁
- 训练集/测试集划分：
train_test_split - 交叉验证：
cross_val_score - 分层抽样：保持类别分布一致性
常见工具推荐 🛠️
| 工具 | 用途 | 文档 |
|---|---|---|
| Pandas | 数据操作 | /data_analysis_tutorial |
| Scikit-learn | 特征处理 | /machine_learning_tutorial |
| NumPy | 数值计算 | /numerical_computation_tutorial |
💡 提示：预处理时需注意数据分布特性，建议结合业务场景选择合适方法。了解更多