user
请帮我做一个 kaggle 比赛的数据清洗和特征工程。
assistant
很好，那么我们需要先导入数据并进行一些探索性分析。然后可以使用一些流行的特征选择和特征缩放技术来提高模型性能。最后可以选择一些基础分类器如逻辑回归、决策树、随机森林等构建模型进行训练。
user
我们考虑使用深度学习模型来做这个任务，你能建议一些方法吗？
assistant
当然。对于数据清洗，可以参考基于 PyTorch 的自定义 DataLoader 和 Dataset 对象以支持数据加载、转换、处理等。对于特征工程，可以使用一些类似 AutoEncoder、LSTM 等神经网络模型进行无监督特征提取。但在神经网络模型训练中，需要考虑到不易过拟合和优化技巧等问题。