数据预处理是机器学习项目中至关重要的步骤,直接影响模型效果。以下是核心流程和注意事项:


1. 数据清洗 🧹

  • 处理缺失值:使用插值或删除缺失数据
  • 去除异常值:通过箱线图或Z-score检测
  • 格式标准化:统一日期、单位等字段格式
数据清洗_流程

2. 特征工程 🧠

  • 特征选择:使用卡方检验或基于模型的特征重要性
  • 编码分类变量:采用独热编码(One-Hot Encoding)或标签编码
  • 构造新特征:通过领域知识创建交互项或多项式特征
特征工程_方法

3. 数据标准化 🔁

  • 归一化:将数据缩放到[0,1]区间
  • 标准化:使用Z-score消除量纲差异
  • 分箱处理:对连续变量进行离散化
数据标准化_技术

4. 数据增强 📈

  • 图像数据:旋转、翻转、裁剪等操作
  • 文本数据:同义词替换、回译等方法
  • 时间序列:添加噪声或时序变换
数据增强_策略

5. 数据分割 🔍

  • 训练集/测试集划分:常用7:3或8:2比例
  • 交叉验证:k折验证提升模型鲁棒性
  • 分层抽样:保持类别分布一致性
数据分割_技巧

需要更深入理解特征选择方法?可以查看 /zh/guides/ml/feature_engineering 的详细说明。