Preprocessor YAML（更新中）

Preprocessor 模組的 YAML 設定檔案格式，用於資料前處理。

使用範例

請點擊下方按鈕在 Colab 中執行範例：

使用預設前處理

Preprocessor:
  demo:
    method: 'default'

使用自訂處理序列

Preprocessor:
  custom:
    method: 'default'
    sequence:
      - missing
      - outlier
      - encoder
      - scaler

為特定欄位自訂處理器

Preprocessor:
  custom_fields:
    method: 'default'
    config:
      missing:
        age: 'missing_mean'
        income: 'missing_median'
      outlier:
        age: 'outlier_zscore'
        income: 'outlier_iqr'
      encoder:
        gender: 'encoder_onehot'
        education: 'encoder_label'
      scaler:
        age: 'scaler_minmax'
        income: 'scaler_standard'

主要參數

method (string, 必要)
- 前處理方法
- 可用值：'default'（預設處理序列）
sequence (list, 選用)
- 自訂處理序列
- 可用值：'missing', 'outlier', 'encoder', 'scaler', 'discretizing'
- 預設值：['missing', 'outlier', 'encoder', 'scaler']
config (dict, 選用)
- 自訂各欄位的處理器設定
- 結構：{處理類型: {欄位名稱: 處理方式}}

處理序列

Preprocessor 支援以下處理步驟，依序執行：

missing：缺失值處理
outlier：離群值處理
encoder：類別變數編碼
scaler：數值正規化
discretizing：離散化（與 encoder 互斥）

預設處理方式

處理類型	數值型	類別型	日期時間型
missing	`missing_mean`	`missing_drop`	`missing_drop`
outlier	`outlier_iqr`	無	`outlier_iqr`
encoder	無	`encoder_uniform`	無
scaler	`scaler_standard`	無	`scaler_standard`
discretizing	`discretizing_kbins`	`encoder_label`	`discretizing_kbins`

功能文件

詳細的處理器說明請參閱各功能頁面：

精度保持

Preprocessor 會自動保持數值欄位的精度：

精度保留：轉換過程中不會改變 schema 中的 type_attr.precision
自動應用：轉換完成後自動根據精度進行四捨五入
記憶機制：精度資訊會記錄在 Status 中，供後續模組使用

執行說明

實驗名稱（第二層）可自由命名，建議使用描述性名稱
可定義多個實驗，系統會依序執行
前處理的結果會傳遞給 Synthesizer 模組

注意事項

discretizing 和 encoder 不能同時使用
discretizing 必須是序列中的最後一步
某些離群值處理器（如 outlier_isolationforest、outlier_lof）是全域轉換，會套用到所有欄位
自訂 config 會覆蓋預設設定
精度會在前處理轉換後自動應用，確保數值一致性
詳細的處理器參數設定請參閱各功能頁面和 Processor API 文檔