数据预处理是深度学习项目中至关重要的环节，直接影响模型性能。以下是核心步骤与技巧：
1. 数据清洗
- 缺失值处理：使用插值或删除缺失样本（⚠️注意：删除可能导致数据偏差）
- 异常值检测：通过箱线图或Z-score法识别并处理异常数据
- 格式标准化：统一日期、单位等字段格式（例如：将“2023-04-05”转换为“2023/04/05”）
2. 特征工程
- 特征选择：通过相关性分析或模型评估筛选关键特征
- 特征缩放：使用标准化（Z-score）或归一化（Min-Max）消除量纲影响
- 编码处理：对分类变量进行One-Hot编码或Label编码
3. 数据增强
- 图像数据：旋转、翻转、裁剪等操作（例如：对猫狗图片进行随机翻转）
- 文本数据：同义词替换、回译、添加噪声等方法
- 时间序列：通过滑动窗口或重采样生成新样本
4. 工具推荐
- Python库：Pandas（数据处理）、NumPy（数值计算）、Scikit-learn（特征工程）
- 可视化工具：Matplotlib（数据分布分析）、Seaborn（统计图表生成）
- 自动化工具：Featuretools（自动化特征工程）
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📌 注意：所有操作需结合业务场景，避免过度拟合！