问题:如果数据有问题,怎么处理;
按照参考答案来叙述,这个其实就是特征工程干的事,之前写过一篇关于特征工程的[博客](https://mumaxu.github.io/2019/03/31/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86/#more),有兴趣的可以看看😁😁
1、数据样本太少不具有代表性:增加样本数据
2、数据质量不可靠:数据预处理过程,处理错误值,缺失值,异常值,等
3、数据不平衡:上采样、下采样、选取合适的评判标准、
删除错误数据,手动添加缺失值
这道题你会答吗?花几分钟告诉大家答案吧!
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