数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，直接影响模型效果。以下是常见处理流程：
1. 数据清洗 🧹
- 处理缺失值：使用均值/中位数填充或删除空数据
- 去除重复记录：通过唯一标识符筛选
- 异常值检测：采用Z-score或IQR方法识别离群点
2. 特征工程 ✂️
- 类别型特征编码：One-Hot / Label Encoding
- 数值型特征标准化：Z-score标准化（
Standardization）或Min-Max缩放 - 特征选择：基于卡方检验、互信息法或LASSO回归
3. 数据分割 🔍
- 训练集/测试集划分：常用8:2比例
- 交叉验证：K折交叉验证（
K_Fold_Cross_Validation） - 数据平衡：SMOTE过采样或欠采样技术
扩展阅读
如需了解数据预处理在实际项目中的应用，可参考：数据预处理案例分析