数据预处理是机器学习项目的基石，以下是详细步骤：
数据收集
- 确定数据来源（数据库、API、文件等）
- 使用工具如
pandas或SQL导入数据
数据清洗
- 处理缺失值（删除或填充）
- 去除重复记录
- 修正异常数据
数据转换
- 标准化/归一化数值特征
- 对类别变量进行编码（如 One-Hot Encoding）
- 分割训练集与测试集
数据验证
- 检查数据分布合理性
- 验证特征与标签的相关性
- 使用交叉验证优化参数
数据存储
- 保存预处理后的数据（如 CSV、Parquet 格式）
- 使用云存储或数据库管理数据
如需更深入学习，可参考 数据预处理进阶教程。