文档摘要

2.1 数据收集与清洗实战 本节摘要：数据准备的第一步是让数据"干净"。本节走一遍真实清洗流程——来源核验、去重、缺失值处理、异常值检测，给整个实验舱打下不掺水的底座，并给出每项操作的判据与代价。 学习目标 阅读完本节，你应当能够： 判断数据来源是否可靠、口径是否统一，识别"脏"的几种典型形态。 用可解释的规则做去重，而不是无脑去掉所有重复行。 为缺失值选择合适的策略（删除/填充/标记缺失）并说清取舍。 会员。《2.1 数据收集与清洗实战》收录于灏天文库文集《模型训练与调参指南：提高模型性能的秘诀》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/492-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%B8%8E%E8%B0%83%E5%8F%82%E6%8C%87%E5%8D%97%E6%8F%90%E9%AB%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%80%A7%E8%83%BD%E7%9A%84%E7%A7%98%E8%AF%80

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