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
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
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
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
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
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。