数据清洗的高级技巧
- 去除冗余数据：使用SQL的
DELETE语句或Pandas的drop_duplicates()方法 - 处理异常值：通过箱线图（Boxplot）或Z-score方法识别并修正
- 标准化格式：统一日期、时间、单位等字段的表示方式
特征工程的实战策略
- 特征编码：对分类变量使用One-Hot Encoding或Label Encoding
- 多项式特征：通过
PolynomialFeatures生成高阶交互项 - 降维技术：应用PCA或t-SNE减少冗余维度
缺失值处理的创新方案
- 插值法：使用线性插值、时间序列插值等方法填补空缺
- 模型预测：用KNN或XGBoost预测缺失值
- 删除策略：合理使用
SimpleImputer或直接删除缺失率高的列
数据增强的前沿方法
- SMOTE过采样：通过生成合成样本解决类别不平衡问题
- 数据合成：使用GAN生成与原始数据分布一致的新样本
- 增强技术：图像数据可用旋转、翻转等方法增强，文本数据可用同义词替换
扩展阅读
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