数据预处理是机器学习项目中至关重要的一步，良好的数据准备能显著提升模型性能。以下是关键步骤与技巧👇

1. 数据清洗

  • 处理重复值：使用 drop_duplicates() 删除冗余数据
  • 异常值检测：通过箱线图或Z-score识别离群点
  • 格式标准化：统一日期格式、单位换算等
数据清洗

2. 缺失值处理

  • 删除缺失率>70%的列
  • 填充缺失值：均值/中位数/众数/插值法
  • 标记缺失值：用 NaN 或特殊编码表示
缺失值处理

3. 特征工程

  • 分类特征编码：使用LabelEncoder或One-Hot Encoding
  • 数值特征标准化：Min-Max Scaling或Z-Score Normalization
  • 特征交互：创建多项式特征或交叉特征
  • 降维技术：PCA、t-SNE等可视化高维数据
特征工程

4. 数据可视化

  • 分布直方图：plt.hist()
  • 相关性热力图：sns.heatmap()
  • 时间序列折线图：plt.plot()
  • 交互式可视化：推荐使用 Plotly 库
数据可视化

扩展学习

想要深入了解数据清洗技巧？点击 这里 查看完整教程

📌 提示：预处理时需注意数据分布变化，建议在训练集和测试集上使用相同的转换参数！