数据集处理是机器学习项目中的关键步骤，主要包括以下内容：
1. 数据清洗 🧼
- 删除重复记录
- 处理缺失值（如填充或剔除）
- 格式标准化（日期、单位等）
- 异常值检测与处理
2. 数据转换 🔄
- 特征编码（如独热编码、标签编码）
- 数据归一化/标准化
- 分割训练集与测试集
- 特征选择与降维
3. 数据增强 📈
- 对图像数据进行旋转、裁剪、翻转
- 文本数据的同义词替换或回译
- 时间序列数据的滑动窗口采样
- 增加噪声或扰动以提升泛化能力
4. 数据存储与管理 🗂️
- 使用数据库（如MySQL、MongoDB）存储结构化/非结构化数据
- 文件格式选择（CSV、JSON、Parquet等）
- 版本控制（如DVC工具）
- 数据安全与隐私保护
如需进一步了解数据集分类方法，可访问数据集概述页面查看详细说明。