数据预处理是机器学习项目中不可忽视的环节，直接影响模型性能。以下是核心步骤与工具推荐：
1. 数据清洗 🧼
- 处理缺失值：使用均值、中位数或插值法填补
- 去除重复数据：通过
drop_duplicates()实现 - 异常值检测：箱线图或Z-score方法识别
2. 特征工程🛠️
- 特征编码：对分类变量进行One-Hot或Label编码
- 标准化/归一化：使用
StandardScaler或MinMaxScaler - 特征选择：基于卡方检验、互信息法或L1正则化
3. 数据分割✂️
- 训练集/测试集划分：常用
train_test_split函数 - 交叉验证：K折验证提升模型鲁棒性
- 分层抽样：保持类别分布一致性
4. 工具推荐🔧
- Python库：Pandas（数据操作）、NumPy（数值计算）、Scikit-learn（预处理函数）
- 可视化：Matplotlib或Seaborn辅助分析
- Jupyter Notebook：实时调试与展示结果
5. 常见问题❓
- Q: 如何处理高维数据？
- A: 可参考 特征降维方法 进一步学习
- Q: 预处理是否需要标准化？
- A: 根据模型类型决定，如SVM需标准化，树模型无需