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1.采样和分割数据
1.1 抽样简介
1.2 过滤 PII（个人身份信息）
2.数据不平衡文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-524655.html
2.1 下采样和增加权重文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-524655.html
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机器学习特征工程是指在机器学习任务中对原始数据进行转换、提取和选择，以创建更有效、更具有表征能力的特征的过程。良好的特征工程可以显著提升模型的性能，并帮助解决数据中存在的各种问题。 以下是一些常见的机器学习特征工程技术：
