标签： 数据预处理

特征提取（Feature Extraction）是指从原始数据中提取出具有代表性和区分度的特征的过程，这些特征能够有效表征数据的核心属性，便于机器学习模型进行高效学习和准确预测。原始数据如文本、图像或声音通常包含冗余和噪声，特征提取通过技术 […]

特征工程（Feature Engineering）是指从原始数据中创建、选择和转换特征的过程，这些特征是机器学习模型输入的核心元素，旨在提升模型的预测准确性、泛化能力和可解释性。通过数据清洗、特征提取、特征选择和特征变换等步骤，特征工程将原 […]

数据清洗（Data Cleaning），亦称数据清理或数据净化，是指在数据预处理过程中识别、修正和移除数据集中的错误、不一致、不完整或冗余信息的技术过程，其核心目的在于提升数据的质量和一致性，为后续分析或模型训练提供可靠基础。常见任务包括处 […]

数据预处理是机器学习流程中的核心环节，指在模型训练前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程，包括处理缺失值、去除噪声、标准化特征、编码分类变量等操作，旨在提升数据质量并使其符合算法输入要求，从而为后续建模奠定可靠基础。 在AI产品开发实际落地 […]