数据预处理是机器学习项目中至关重要的一步，它能显著提升模型性能。以下是核心步骤与技巧：
1. 数据清洗 🧼
- 处理缺失值：使用
pandas的fillna()或dropna() - 去除重复数据：
df.drop_duplicates() - 格式标准化：统一日期格式（如
pd.to_datetime()）
2. 数据转换 🔄
- 类别变量编码：
LabelEncoder或OneHotEncoder - 文本向量化：
TfidfVectorizer转换文本数据 - 特征缩放：
StandardScaler标准化数值特征
3. 数据增强 🧬
- 使用
SMOTE处理类别不平衡 - 数据分片：
train_test_split划分训练集与测试集 - 特征工程：通过
PolynomialFeatures生成高阶特征
实战工具推荐 🔧
- 📚 Python 数据预处理详解（点击扩展阅读）
- 📈 可视化数据分布
- 🛠️ Scikit-learn 官方文档
💡 提示：预处理需结合业务场景调整，避免过度拟合！