数据预处理：从原始数据到可用数据的必备步骤 📊

数据预处理是机器学习和数据分析的基石，它决定了模型性能的上限。以下是核心知识点与实践指南：

常见预处理步骤 ✅

• 缺失值处理
  用均值/中位数填充，或删除缺失样本

  

• 数据标准化
  将特征缩放到 [0,1] 区间（Min-Max）或符合正态分布（Z-Score）

  

• 特征编码
  对分类变量进行 One-Hot 编码或 Label Encoding

  

• 异常值检测
  使用箱线图（IQR）或 Z-Score 法识别离群点

  

为什么需要预处理？ 🔍

• 原始数据往往包含噪声与不一致性
• 不同特征的量纲差异可能导致模型偏差
• 预处理能显著提升算法收敛速度与预测精度

扩展学习 🌐

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💡 小贴士：预处理时记得保留原始数据副本，避免覆盖关键信息！

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📌 注意：预处理并非一成不变，需根据具体业务场景调整策略！