1. 数据清洗 🧹
- 处理缺失值：使用均值/中位数填充或删除缺失样本
- 去除异常值：通过箱线图识别并修正离群数据
- 类型转换：将分类变量（如房屋类型）转换为数值编码
2. 特征工程 🔧
- 特征编码：使用One-Hot编码处理非数值特征
- 特征缩放：Min-Max标准化或Z-score标准化
- 创建新特征：如将房间数量与总面积结合生成「房间密度」指标
3. 数据标准化 📏
- 标准化公式：$$X_{std} = \frac{X - \mu}{\sigma}$$
- 分箱处理：对连续特征进行离散化分组
- 时间序列处理：若包含时间字段需提取年份/月份等时间特征
4. 拓展学习 📚
如需深入了解数据预处理进阶技巧，可访问：
数据预处理高级指南
该教程包含特征选择算法与数据增强技术解析 📈