2.1 数据收集与清洗

文档摘要

2.1 数据收集与清洗 2.1 数据收集与清洗在模型训练与调参的整个生命周期中，数据是基石。高质量的数据是构建高性能模型的先决条件。本章将深入探讨数据收集与清洗的关键环节，为后续的特征工程和模型训练奠定坚实基础。 2.1.1 数据收集：获取原始信息数据收集是获取原始数据的过程，这些数据将用于训练和评估机器学习模型。这一阶段的质量直接影响到后续模型的表现。 2.1.1.1 数据来源数据的来源多种多样，选择合适的来源取决于您的项目需求和数据可用性。内部数据库：企业或组织内部积累的业务数据，例如客户交易记录、日志文件、员工信息等。这些数据通常结构化良好，且与业务紧密相关。