数据质量

1、测量数据和收集数据问题
噪声:模型的鲁棒性可以减少噪声的干扰。
数据评价指标:精度(precision)、偏倚(bias)、准确率(accuracy)、
离群值(检测离群值)、遗漏值(删除、估计)、不一致的值(检测修改)、重复数据(去重)
2、关于应用的问题
时效性、相关性

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