預處理過程中常見的錯誤有哪些?
數據預處理常見錯誤及解決方法
一、缺失值處理錯誤
直接刪除缺失值導致數據失真?
單一默認值填充掩蓋數據分布特征?
解決方法:采用多重插補法或基于模型的插值方法?
二、異常值處理不當
簡單刪除異常值影響分析完整性?
未區分離群點與錯誤數據?
解決方法:使用箱線圖識別+穩健統計方法處理?
三、數據類型轉換錯誤
字符串轉數值時未處理非數字字符?
時間格式轉換錯誤導致分析偏差?
解決方法:使用astype()配合錯誤處理參數?
四、特征縮放問題
全量數據縮放導致信息泄露?
未區分訓練集和測試集處理?
解決方法:采用標準化而非歸一化?
五、特征選擇失誤
忽視特征間多重共線性?
僅憑統計量篩選忽略業務邏輯?
解決方法:使用LASSO回歸+領域知識驗證?
六、數據分割錯誤
隨機分割未考慮時間序列特性?
測試集污染訓練數據?
解決方法:分層抽樣+時間窗口劃分?
七、其他常見問題
未處理類別不平衡影響模型評估?
文本數據未進行標準化清洗?
忽略特征交叉的潛在價值


