1. 数据预处理问题的典型表现
当调用pycaret.classification.models()或pycaret.regression.models()时，最常见的预处理问题表现为：
- 数据类型不匹配错误：比如文本特征未被自动编码
- NaN值处理失败：当包含缺失值时模型训练中断
- 特征缩放异常：数值特征未按预期标准化
- 分类变量处理错误：高基数(high-cardinality)特征导致内存溢出
2. 根本原因分析
PyCaret的自动化预处理流程依赖setup()函数参数配置，关键影响因素包括：
# 典型问题配置示例
setup(data=data,
target='label',
normalize=False, # 未启用标准化
ignore_features=['id'], # 忽略关键特征
high_cardinality_method='frequency' # 高基数特征处理方式
)2.1 数据类型推断失败
PyCaret的类型自动检测可能将日期时间字段误判为字符串，或将数值型分类变量识别为连续变量。此时需要显式指定：
numeric_features = ['age', 'income']
categorical_features = ['gender', 'postal_code']2.2 缺失值策略冲突
默认的mean/median插补策略对分类变量不适用，应采用：
setup(..., numeric_imputation='median',
categorical_imputation='mode')3. 高级解决方案
3.1 自定义特征工程管道
通过custom_pipeline参数集成scikit-learn的预处理步骤：
from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
custom_pipe = [('yeo-johnson', PowerTransformer())]3.2 处理高基数特征
对于超过100个类别的特征，推荐：
- 使用目标编码(Target Encoding)
- 启用
high_cardinality_features参数 - 或提前进行特征哈希
4. 最佳实践
| 问题类型 | 推荐配置 | 参数示例 |
|---|---|---|
| 混合数据类型 | 显式类型声明 | numeric_features=['age'] |
| 非结构化文本 | 启用NLP处理 | text_features=['reviews'] |
| 类别不平衡 | 调整采样策略 | fix_imbalance=True |
通过合理配置这些参数，可以避免90%以上的预处理相关问题。建议在正式建模前始终使用setup()返回的预处理报告进行验证。