机器学习的数据预处理包括准备原始数据，使其适合模型使用。该过程通常包括处理缺失值、编码分类数据和缩放特征。如果没有适当的预处理，由于数据中的不一致，模型可能会表现不佳或产生有偏差的结果。
首先，处理缺失数据。常见的方法包括删除包含缺失值的行或列，或使用统计方法进行插补。例如，如果数据集缺少年龄值，您可以将其填充为现有记录的中位年龄。对于数值数据，均值或中位数插补效果良好，而分类数据可以使用众数（最频繁的值）。Python 中的 pandas 等库简化了此过程：df.dropna() 删除缺失值，df.fillna() 替换它们。但是，删除数据会减少样本量，因此除非缺失值过多，否则通常首选插补。诸如 K-最近邻 (KNN) 插补或使用模型预测缺失值之类的高级技术也是选项，但它们增加了复杂性。
接下来，处理分类数据和缩放特征。大多数算法都需要数值输入，因此必须对分类变量（例如，“红色”、“蓝色”）进行编码。标签编码分配整数（例如，“红色”=0，“蓝色”=1），但这可能暗示着不必要的顺序。独热编码为每个类别创建二进制列（例如，“is_red”、“is_blue”），从而避免了序数偏差。诸如 scikit-learn 的 OneHotEncoder 或 pandas 的 get_dummies() 之类的工具可以自动执行此操作。特征缩放确保具有大范围的变量（例如，收入）不会支配具有较小范围的变量（例如，年龄）。使用 StandardScaler 进行标准化（均值=0，方差=1）或使用 MinMaxScaler 进行归一化（缩放到 0-1）是常见的选择。例如，在 k-最近邻算法中，未缩放的数据可能会扭曲距离计算。
最后，将数据拆分为训练集和测试集，并应用特定于领域的转换。使用 scikit-learn 中的 train_test_split 保留一部分数据（例如，20%）用于评估模型性能。对于时间序列数据，请确保拆分尊重时间顺序，以避免数据泄露。诸如创建交互项（例如，将年龄和收入相乘）或多项式特征之类的特征工程可以提高模型性能。文本数据可能需要分词或 TF-IDF 向量化。始终通过测试模型的性能来验证预处理步骤——如果结果不一致，请重新访问管道。预处理是迭代的；根据模型反馈和领域知识细化步骤，以确保稳健性。