5.1 数据准备与特征工程

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5.1 数据准备与特征工程第五章：AI算法实践与伦理 5.1 数据准备与特征工程在AI核心算法原理的学习旅程中，我们已经深入探讨了各种机器学习和神经网络模型的数学基础与工作机制。然而，再强大的模型，如果输入的是低质量或不合适的“燃料”（数据），其性能也将大打折扣，甚至产生误导性的结果。因此，在将原始数据送入复杂的AI模型之前，必须经过一系列至关重要且往往耗时的工作：数据准备与特征工程。本章的这一节将详细阐述数据准备与特征工程在AI算法实践中的核心地位、目的以及常用技术。 5.1.1 数据准备数据准备是构建AI模型的基石，其主要目标是将原始、杂乱、可能不完整的数据转化为干净、结构化、可以直接用于模型训练的格式。这个过程包括数据的收集、探索、清洗、分割以及可能的平衡处理。 5.1.1.