机器学习-数据预处理全指南：从缺失值到特征编码

在机器学习的流程中，数据预处理是决定模型性能的关键步骤。原始数据往往存在缺失值、量纲不一致、特征类型复杂等问题，直接影响模型的训练效果。本文将围绕数据预处理的核心环节展开，包括缺失值处理、数据标准化、特征编码和数据二值化，帮助你掌握提升数据质量的实用方法。

一、缺失值处理：让数据更完整

1.isnull()：判断各个单元格是否为空

2.dropna()：删除包含空字段的行

3.fillna() ：用指定内容来替换一些空字段

4.mean()：计算列的均值替换空单元格

5.median()：计算列的中位数替换空单元格

6.Impute.SimpleImputer()：

处理缺失值之使用均值填补

中位数填补

常数填补

众数填补

二、数据标准化：消除量纲影响

1.preprocessing.MinMaxScaler( )：最大最小值标准化

2.preprocessing.StandardScaler( )：Z值数据标准化

三、特征编码：让模型读懂类别

1. 名义变量：数值之间相互独立，彼此没有联系     性别：男、女

2. 有序变量：数值之间有顺序，不能进行计算     学历：小学、初中、高中

3. 有距变量：数值之间有联系且可以计算     分数：100、90、60

四、数据二值化：简化特征表达

根据数值是否大于某个阈值，将数据分为两类0或1

五、总结

数据预处理是机器学习 pipeline 中不可或缺的环节，直接影响模型的泛化能力和预测精度。从缺失值处理到数据标准化，从特征编码到数据二值化，每一步都需要结合数据特点和业务场景选择合适的方法。在实际应用中，建议先深入分析数据分布和缺失情况，再针对性地制定预处理策略，为后续模型训练打下坚实的数据基础。