3.2.3 数据预处理与清洗

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3.2.3 数据预处理与清洗 3.2.3 数据预处理与清洗 (DSPy) 3.2.3.1 数据预处理的重要性数据预处理是指在将原始数据输入 DSPy 模型之前，对其进行转换、清洗和格式化的过程。原始数据通常包含各种问题，例如：缺失值：数据集中某些字段的值缺失。噪声数据：数据包含错误、异常值或不一致的信息。格式不一致：数据格式不统一，例如日期格式、文本大小写等。重复数据：数据集中存在重复的记录。数据类型错误：数据的类型与实际含义不符。如果直接将这些问题数据输入 DSPy 模型，可能会导致模型性能下降，甚至产生错误的结果。因此，数据预处理是至关重要的。 3.2.3.