Python 人工智能项目的五大实战技巧

技巧一：数据预处理的重要性

理论讲解：

数据是机器学习的基础，而数据预处理则是确保模型性能的关键步骤。常见的数据预处理技术包括数据清洗、缺失值处理、特征缩放和编码等。通过这些步骤，可以提高模型的准确性和泛化能力。

代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据
print(data.head())

# 数据清洗：删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 特征选择
X = data[['age', 'income', 'gender']]
y = data['target']

# 定义数值型和类别型特征
numeric_features = ['age', 'income']
categorical_features = ['gender']

# 创建预处理管道
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[