第二章：数据准备与特征工程

文档摘要

第二章：数据准备与特征工程第二章：数据准备与特征工程在模型训练的旅程中，数据扮演着基石的角色。正如一句行业格言所说：“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）。无论你拥有多么先进的模型架构和多么精妙的训练算法，如果输入的数据质量低下，或者未能充分挖掘数据的潜在价值，那么模型的性能终将受到限制。本章将深入探讨数据准备与特征工程，揭示如何将原始数据转化为模型可理解、可学习的有效信息，从而为模型性能的提升奠定坚实基础。 2.1 数据收集与清洗数据收集是整个数据处理流程的第一步，其目标是获取足够且相关的原始数据。然而，原始数据往往充满了各种问题，需要进行严格的清洗才能投入使用。 2.1.1 数据收集策略数据收集的策略取决于具体的业务问题和数据可用性。