在AI项目中，数据预处理是至关重要的步骤。以下是一些在Jupyter Notebook中进行数据预处理时的小贴士：
- 数据清洗：确保数据质量，去除无效或错误的数据。
- 数据转换：将数据转换为适合模型训练的格式。
- 特征选择：选择对模型预测有帮助的特征。
数据清洗技巧
- 缺失值处理：可以使用均值、中位数或众数填充缺失值。
- 异常值检测：使用IQR或Z-score方法检测并处理异常值。
数据转换技巧
- 归一化/标准化：将数据缩放到一个特定的范围，例如0到1或-1到1。
- 编码类别变量：使用独热编码或标签编码将类别变量转换为数值。
特征选择技巧
- 相关性分析：使用相关系数分析特征之间的相关性。
- 特征重要性：使用模型评估特征的重要性。
数据处理流程图
更多关于数据处理的资源，请访问数据处理指南。