数据预处理是机器学习项目中至关重要的步骤，它能显著提升模型性能。以下是一些核心概念与实践指南：
1. 数据预处理的重要性
- 清洗数据（🧹）：去除缺失值、重复项和异常值
- 特征工程（🛠️）：通过编码、归一化等方式提取有效信息
- 标准化（📏）：使不同特征处于同一量纲
- 分割数据集（✂️）：划分为训练集/测试集
2. 常用预处理步骤
- 缺失值处理
import pandas as pd df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 用均值填充 - 数据编码
- 标签编码（Label Encoding）：
sklearn.preprocessing.LabelEncoder - 独热编码（One-Hot Encoding）：
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
- 标签编码（Label Encoding）：
- 特征缩放
- 最大最小缩放：
MinMaxScaler - 标准化：
StandardScaler特征缩放_对比图
- 最大最小缩放：
3. Python 常用库
- Pandas：数据清洗与分析
- Scikit-learn：提供
preprocessing模块 - NumPy：数值计算基础
- Matplotlib/Seaborn：可视化数据分布
4. 进阶技巧
- 使用
pandas.get_dummies()进行自动独热编码 - 通过
ColumnTransformer实现混合类型数据处理 - 应用
Pipeline流水线简化预处理流程
5. 注意事项
- 避免泄露测试集信息（🚫）
- 保持预处理逻辑的可复现性（📝）
- 对分类变量进行合理处理（🧮）
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