数据预处理工具指南 🛠️

数据预处理是机器学习项目中至关重要的环节，以下为常用工具及操作步骤：

1. 数据清洗 🧼

• 去除重复值：使用 pandas 的 drop_duplicates() 方法
• 处理缺失值：通过 fillna() 或 dropna() 完成
• 异常值检测：借助箱线图或 Z-score 分析

2. 特征选择 🔍

• 相关性分析：使用 scikit-learn 的 SelectKBest
• 降维技术：如 PCA（主成分分析）或 t-SNE
• 特征编码：对分类变量进行 One-Hot 编码

3. 标准化处理 ⚙️

• 归一化：将数据缩放到 [0,1] 范围
• 标准化：使用 Z-score 标准化公式
• 数据分箱：通过 pd.cut() 实现离散化

4. 数据增强 🔄

• 图像数据：使用 albumentations 进行旋转/翻转
• 文本数据：通过同义词替换或回译技术
• 时间序列：利用滑动窗口生成新样本

如需进一步了解，请访问我们的数据预处理指南：/data_preprocessing_guide