数据预处理是机器学习项目中至关重要的一步，直接影响模型性能。以下是几个关键技巧：
清洗数据 🧹
移除重复、无效或错误的记录，确保数据质量。格式标准化 📜
统一时间、日期、单位等格式，例如将“2023-04-05”转换为“2023/04/05”。处理缺失值 ⚠️
通过插值、删除或使用默认值填补缺失数据，例如用均值填补数值型缺失。数据增强 🔄
对文本数据进行分词、去停用词；对图像数据进行旋转、裁剪等操作。异常值检测 🔍
使用箱线图、Z-score或IQR方法识别并处理异常值。
扩展阅读
如需深入了解数据预处理流程，可访问：/zh/data-preprocessing-guide