2.1 数据清洗

数据清洗是数据处理的核心步骤之一。其主要目的是去除或修正数据中的噪声和不完整信息。常见的数据清洗方法包括：

• 处理缺失值： 对于缺失值，可以采用删除、插值或保留缺失值的方法。插值方法包括均值、中位数或特定模型预测。
• 去除重复值： 通过唯一化处理去除数据中的重复记录。
• 处理异常值： 通过统计方法（如Z-score或IQR）检测并处理异常值。

2.2 特征工程

特征工程是将原始数据转化为适合模型输入的特征的过程。有效的特征工程可以显著提升模型的性能。常见的特征工程方法包括：

• 特征选择： 通过相关性分析、Lasso回归或决策树特征重要性评估选择关键特征。
• 特征变换： 对特征进行标准化、归一化或正则化处理，以消除量纲差异或减少数据偏斜。
• 特征组合： 将多个特征进行组合，生成更具代表性的新特征。

2.3 数据增强

数据增强是一种通过技术手段增加数据集多样性的方法，特别是在数据量有限的情况下。常用的数据增强方法包括：

• 图像数据增强： 如旋转、翻转、裁剪、添加噪声等。
• 文本数据增强： 如同义词替换、句法变换等。
• 音频数据增强： 如速度变化、音调变化、添加噪声等。

3.1 特征选择与模型调参

特征选择和模型调参是提升模型性能的两个重要方面。特征选择可以通过减少冗余特征来降低模型复杂度，而模型调参则可以通过网格搜索或随机搜索等方法找到最优参数组合。

3.2 集成学习

集成学习是一种通过组合多个模型预测结果来提升模型性能的方法。常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting和Stacking。这些方法可以通过减少模型方差或偏差来提升整体性能。

3.3 模型解释性

模型解释性是AI分析技术的重要组成部分。通过模型解释性，可以理解模型的决策过程，并发现潜在的偏见或问题。常用的模型解释性工具包括LIME和SHAP。