【Python机器学习】机器学习任务中常见的数据异质问题和模型异构问题是什么？解决策略是什么？

数据异质

数据异质问题（Heterogeneity in data）通常指数据集内部的不一致性，这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中，数据异质性可以表现为多种形式，包括：

1. 不同来源的数据：数据可能来自不同的数据源，每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如，社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。

2. 不同类型的数据：数据可以是结构化的（例如，数据库中的表格数据），半结构化的（如XML数据），或非结构化的（如文本、图片和视频）。

3. 不同尺度的数据：数据集中的变量可能具有不同的测量尺度，如一些数据是以比率尺度测量的（如收入），而另一些可能是序数尺度的（如教育等级）。

4. 数据分布的不同：