数据预处理是机器学习项目中至关重要的第一步，它直接影响模型效果。以下是核心步骤与技巧：
数据清洗
- 处理缺失值：使用均值、中位数或插值法填充
- 去除重复数据：通过唯一标识符或相似度算法筛选
- 异常值检测：采用Z-score、IQR或可视化工具（如箱线图）识别
数据转换
- 标准化：将数据缩放到[0,1]区间（Min-Max Scaling）
- 归一化：基于均值和标准差进行Z-score标准化
- 分箱：对连续特征进行离散化处理
特征编码
- 独热编码：处理类别型变量（如性别、颜色）
- 标签编码：适用于有序类别（如教育程度）
- 文本向量化：使用TF-IDF或词嵌入技术
数据增强
- 对图像数据：通过旋转、翻转、裁剪生成新样本
- 对文本数据：使用同义词替换、回译等方法
- 对时间序列：通过插值或合成数据扩展样本量
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