数据工程：数据清洗、特征工程与增强技术对模型性能的基础性影响

数据工程作为机器学习模型构建的基石，通过数据清洗、特征工程和数据增强三大关键技术系统性地提升模型泛化能力和预测性能。

这三大技术相辅相成，共同构成了一个从数据质量提升到模型鲁棒性增强的完整闭环。

数据清洗是基础，去除噪声和异常值确保数据可靠性；
特征工程是关键，通过提取、转换和构造使模型高效学习；
数据增强是提升，通过多样化样本扩展模型适应范围。

2025年最新研究显示，数据工程对模型性能的提升效果已超过单纯优化算法本身，成为模型成功的关键因素。

一、数据清洗：构建高质量数据的基础

数据清洗是数据预处理的第一步，也是模型性能的基础保障。清洗过程主要包含处理缺失值、异常值和数据去噪三类核心技术，这些技术直接影响模型的输入质量和学习效果。

缺失值处理方法多样，最简单的删除法适用于缺失比例较低的数据，而填充法（均值、中位数、众数）和插值法则更适合保留数据完整性。

对于时间序列数据，Pandas库的interpolate()方法可有效填补缺失值；对于结构化数据，dropna()和fillna()函数提供了灵活的选择。

2025年最新实践表明，基于模型的预测填充（如使用随机森林预测缺失值