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