面试总结，十大数据预处理方法 ！

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数据预处理方法的重要性在于它能够清洗和转换原始数据，使其适合用于机器学习模型训练。有效的预处理可以帮助去除噪声、处理缺失值和异常数据，提升模型的准确性和稳定性。 此外，合适的预处理还能减少模型过拟合的风险，增强模型的泛化能力。 今儿总结的十个方面的数据预处理方法，如果有没有总结全的，大家评论区给出~ 数据清洗 数据标准化 数据归一化 类别编码 特征选择 特征缩放 特征构造 降维 数据增强 数据平衡 1. 数据清洗（Data Cleaning） 数据清洗是指处理缺失值和异常值，以提高数据质量和模型性能。 原理 缺失值处理：可以选择删除含有缺失值的样本或特征，或者使用插值、均值、中位数、众数等方法填补缺失值。 异常值处理：可以使用统计方法（如Z-Score）或基于模型的方法（如IQR）处理异常值。 核心公式 处理缺失值 ： ………………………………