🔧 数据预处理教程指南 📊
数据预处理是机器学习项目的基石，以下为常见步骤及学习资源：
数据清洗
- 处理缺失值：使用均值/中位数填补或删除缺失样本
- 去除重复数据：通过唯一标识符识别并删除冗余记录
- 异常值检测：采用Z-score或IQR方法过滤噪声数据
特征工程
- 类别型特征编码：One-Hot Encoding / Label Encoding
- 特征缩放：Min-Max Scaling 或 Z-Score Normalization
- 特征选择：基于方差分析(ANOVA)或递归特征消除(RFE)
数据标准化
- 将数据转换为统一尺度：如使用StandardScaler类
- 分箱处理：对连续型特征进行离散化分组
- 时间序列标准化：需考虑时间戳的特殊处理方式
🔗 想深入了解可参考：数据预处理实战案例
📊 操作建议：先从数据清洗开始实践，再逐步深入特征工程领域