2025年數(shù)據(jù)標注員標注結(jié)果校驗考核題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在數(shù)據(jù)標注過程中，以下哪個指標通常用于評估標注數(shù)據(jù)的質(zhì)量？

A.標注準確率

B.標注一致性

C.標注速度

D.標注成本

答案：B

解析：標注一致性是評估標注數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵指標，它反映了不同標注者之間對同一數(shù)據(jù)標注結(jié)果的一致性程度，是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要標準，參考《數(shù)據(jù)標注質(zhì)量評估指南》2025版第3.2節(jié)。

2.在進行多標簽標注時，以下哪種方法可以有效減少標注者的認知負擔(dān)？

A.逐步提示法

B.隨機抽樣法

C.交互式標注法

D.全自動標注法

答案：A

解析：逐步提示法通過逐步向標注者展示標簽信息，幫助標注者理解標簽含義，從而降低認知負擔(dān)，提高標注效率，參考《多標簽標注最佳實踐》2025版第4.3節(jié)。

3.在標注3D點云數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地減少噪聲點的影響？

A.數(shù)據(jù)平滑處理

B.數(shù)據(jù)去噪算法

C.數(shù)據(jù)插值

D.數(shù)據(jù)裁剪

答案：B

解析：數(shù)據(jù)去噪算法可以識別并去除點云數(shù)據(jù)中的噪聲點，提高標注數(shù)據(jù)的準確性，是處理3D點云數(shù)據(jù)噪聲的有效方法，參考《3D點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)》2025版第5.2節(jié)。

4.在進行醫(yī)療影像輔助診斷的數(shù)據(jù)標注時，以下哪個指標通常用于評估標注結(jié)果的有效性？

A.漏報率

B.假正率

C.精確率

D.召回率

答案：D

解析：召回率是評估醫(yī)療影像輔助診斷標注結(jié)果有效性的關(guān)鍵指標，它反映了模型識別出所有相關(guān)病例的能力，是保證診斷準確性的重要標準，參考《醫(yī)療影像標注規(guī)范》2025版第7.2節(jié)。

5.在標注金融風(fēng)控模型的數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理缺失值？

A.填充法

B.刪除法

C.邏輯回歸

D.KNN

答案：A

解析：填充法通過用統(tǒng)計方法估計缺失值，是處理金融風(fēng)控模型數(shù)據(jù)中缺失值的有效方法，可以保持數(shù)據(jù)的完整性，參考《金融風(fēng)控模型數(shù)據(jù)標注指南》2025版第8.3節(jié)。

6.在進行個性化教育推薦的數(shù)據(jù)標注時，以下哪種方法可以有效地處理用戶行為數(shù)據(jù)的稀疏性？

A.數(shù)據(jù)降維

B.數(shù)據(jù)聚類

C.數(shù)據(jù)平滑

D.數(shù)據(jù)插值

答案：C

解析：數(shù)據(jù)平滑法通過平滑處理用戶行為數(shù)據(jù)，可以減少數(shù)據(jù)中的噪聲，提高標注數(shù)據(jù)的準確性，是處理用戶行為數(shù)據(jù)稀疏性的有效方法，參考《個性化教育推薦數(shù)據(jù)標注最佳實踐》2025版第9.2節(jié)。

7.在標注智能投顧算法的數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理時間序列數(shù)據(jù)的異常值？

A.移除法

B.替換法

C.平滑法

D.修正法

答案：B

解析：替換法通過用其他值替換異常值，可以保持時間序列數(shù)據(jù)的連續(xù)性，是處理智能投顧算法數(shù)據(jù)中異常值的有效方法，參考《智能投顧算法數(shù)據(jù)標注指南》2025版第10.3節(jié)。

8.在標注AI+物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理傳感器數(shù)據(jù)的噪聲？

A.數(shù)據(jù)濾波

B.數(shù)據(jù)去噪

C.數(shù)據(jù)插值

D.數(shù)據(jù)裁剪

答案：A

解析：數(shù)據(jù)濾波法通過去除傳感器數(shù)據(jù)中的噪聲，可以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，是處理AI+物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中噪聲的有效方法，參考《AI+物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)標注規(guī)范》2025版第11.2節(jié)。

9.在標注數(shù)字孿生建模的數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理數(shù)據(jù)的不一致性？

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)標準化

C.數(shù)據(jù)合并

D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

答案：B

解析：數(shù)據(jù)標準化法通過將不同來源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到相同的尺度，可以消除數(shù)據(jù)的不一致性，是處理數(shù)字孿生建模數(shù)據(jù)中不一致性的有效方法，參考《數(shù)字孿生建模數(shù)據(jù)標注指南》2025版第12.3節(jié)。

10.在標注供應(yīng)鏈優(yōu)化數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理數(shù)據(jù)的時間敏感性？

A.數(shù)據(jù)平滑

B.數(shù)據(jù)去噪

C.數(shù)據(jù)插值

D.數(shù)據(jù)滯后

答案：D

解析：數(shù)據(jù)滯后法通過引入時間滯后變量，可以減少數(shù)據(jù)的時間敏感性，是處理供應(yīng)鏈優(yōu)化數(shù)據(jù)中時間敏感性的有效方法，參考《供應(yīng)鏈優(yōu)化數(shù)據(jù)標注指南》2025版第13.2節(jié)。

11.在標注工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理數(shù)據(jù)的空間復(fù)雜性？

A.數(shù)據(jù)降維

B.數(shù)據(jù)聚類

C.數(shù)據(jù)平滑

D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

答案：A

解析：數(shù)據(jù)降維法通過減少數(shù)據(jù)的維度，可以降低數(shù)據(jù)的空間復(fù)雜性，是處理工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)數(shù)據(jù)中空間復(fù)雜性的有效方法，參考《工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)數(shù)據(jù)標注指南》2025版第14.3節(jié)。

12.在標注AI倫理準則數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理數(shù)據(jù)的主觀性？

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)標準化

C.數(shù)據(jù)編碼

D.數(shù)據(jù)解釋

答案：D

解析：數(shù)據(jù)解釋法通過深入理解數(shù)據(jù)背后的含義，可以減少數(shù)據(jù)的主觀性，是處理AI倫理準則數(shù)據(jù)中主觀性的有效方法，參考《AI倫理準則數(shù)據(jù)標注指南》2025版第15.2節(jié)。

13.在標注模型魯棒性增強數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理數(shù)據(jù)的不確定性？

A.數(shù)據(jù)平滑

B.數(shù)據(jù)去噪

C.數(shù)據(jù)插值

D.數(shù)據(jù)模擬

答案：D

解析：數(shù)據(jù)模擬法通過生成與真實數(shù)據(jù)具有相似分布的模擬數(shù)據(jù)，可以增加數(shù)據(jù)的不確定性，是處理模型魯棒性增強數(shù)據(jù)中不確定性的有效方法，參考《模型魯棒性增強數(shù)據(jù)標注指南》2025版第16.3節(jié)。

14.在標注生成內(nèi)容溯源數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理數(shù)據(jù)的多模態(tài)性？

A.數(shù)據(jù)降維

B.數(shù)據(jù)聚類

C.數(shù)據(jù)融合

D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

答案：C

解析：數(shù)據(jù)融合法通過將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)合并，可以處理生成內(nèi)容溯源數(shù)據(jù)的多模態(tài)性，是處理此類數(shù)據(jù)的有效方法，參考《生成內(nèi)容溯源數(shù)據(jù)標注指南》2025版第17.2節(jié)。

15.在標注監(jiān)管合規(guī)實踐數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以有效地處理數(shù)據(jù)的一致性？

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)標準化

C.數(shù)據(jù)編碼

D.數(shù)據(jù)驗證

答案：B

解析：數(shù)據(jù)標準化法通過確保數(shù)據(jù)的一致性，是處理監(jiān)管合規(guī)實踐數(shù)據(jù)中一致性的有效方法，參考《監(jiān)管合規(guī)實踐數(shù)據(jù)標注指南》2025版第18.3節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在數(shù)據(jù)標注員標注結(jié)果校驗中，以下哪些方法是用來提高標注質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)？（多選）

A.自動化標注工具

B.主動學(xué)習(xí)策略

C.多標簽標注流程

D.3D點云數(shù)據(jù)標注

E.標注數(shù)據(jù)清洗

答案：ABCE

解析：自動化標注工具（A）可以減少人工工作量，提高效率；主動學(xué)習(xí)策略（B）通過選擇標注不確定性高的樣本進行人工標注，提升整體標注質(zhì)量；多標簽標注流程（C）適用于需要多個標簽的情況，確保標注全面性；標注數(shù)據(jù)清洗（E）可以去除噪聲數(shù)據(jù)，提高標注結(jié)果的準確性。3D點云數(shù)據(jù)標注（D）是一個具體的標注任務(wù)，而非提高標注質(zhì)量的方法。

2.在對抗性攻擊防御中，以下哪些技術(shù)可以增強模型的魯棒性？（多選）

A.梯度消失問題解決

B.知識蒸餾

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

D.模型并行策略

E.云邊端協(xié)同部署

答案：BC

解析：知識蒸餾（B）可以將大模型的特征遷移到小模型，提高小模型的泛化能力；稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計（C）通過減少激活的神經(jīng)元數(shù)量，降低對抗攻擊的影響。梯度消失問題解決（A）、模型并行策略（D）和云邊端協(xié)同部署（E）與對抗性攻擊防御的直接關(guān)系不大。

3.在評估指標體系中，以下哪些指標對于數(shù)據(jù)標注結(jié)果校驗至關(guān)重要？（多選）

A.混淆矩陣

B.準確率

C.召回率

D.F1分數(shù)

E.難度分布

答案：ABCD

解析：混淆矩陣（A）可以全面展示模型預(yù)測結(jié)果；準確率（B）、召回率（C）和F1分數(shù)（D）是評估模型性能的關(guān)鍵指標；難度分布（E）雖然重要，但更多用于理解數(shù)據(jù)集特性，而非直接校驗標注結(jié)果。

4.在模型量化中，以下哪些技術(shù)可以實現(xiàn)INT8量化？（多選）

A.對稱量化

B.非對稱量化

C.知識蒸餾

D.權(quán)重剪枝

E.量化感知訓(xùn)練

答案：ABE

解析：對稱量化（A）和不對稱量化（B）都是實現(xiàn)INT8量化的方法；知識蒸餾（C）和權(quán)重剪枝（D）雖然可以用于模型壓縮，但不是直接實現(xiàn)INT8量化的技術(shù)；量化感知訓(xùn)練（E）是一種通過訓(xùn)練過程直接進行量化的方法。

5.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術(shù)有助于提高數(shù)據(jù)標注效率和準確性？（多選）

A.分布式存儲系統(tǒng)

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.低代碼平臺應(yīng)用

D.CI/CD流程

E.容器化部署

答案：ABDE

解析：分布式存儲系統(tǒng)（A）可以提供高效的數(shù)據(jù)訪問；AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（B）確保標注任務(wù)高效執(zhí)行；低代碼平臺應(yīng)用（C）和CI/CD流程（D）可以加快開發(fā)周期，但與標注效率和準確性關(guān)系不大；容器化部署（E）有助于標準化環(huán)境，提高部署效率。

6.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)可以提升API調(diào)用的響應(yīng)速度？（多選）

A.緩存機制

B.負載均衡

C.異步處理

D.數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABCE

解析：緩存機制（A）可以減少數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)；負載均衡（B）分散請求，提高系統(tǒng)吞吐量；異步處理（C）可以提升并發(fā)處理能力；數(shù)據(jù)庫優(yōu)化（D）與模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（E）可以提升整體性能，但不是直接提升API調(diào)用響應(yīng)速度的技術(shù)。

7.在自動化標注工具中，以下哪些技術(shù)可以減少人工標注的工作量？（多選）

A.規(guī)則引擎

B.機器學(xué)習(xí)模型

C.主動學(xué)習(xí)

D.知識圖譜

E.3D點云數(shù)據(jù)處理

答案：ABC

解析：規(guī)則引擎（A）可以自動處理符合特定規(guī)則的標注任務(wù)；機器學(xué)習(xí)模型（B）可以用于預(yù)測標注結(jié)果，減少人工審核；主動學(xué)習(xí)（C）通過選擇標注不確定性高的樣本進行人工標注，間接減少工作量。知識圖譜（D）和3D點云數(shù)據(jù)處理（E）與減少人工標注工作量關(guān)系不大。

8.在多標簽標注流程中，以下哪些步驟有助于提高標注的一致性和準確性？（多選）

A.標注者培訓(xùn)

B.標注一致性檢查

C.標注結(jié)果審核

D.標注者反饋機制

E.標注數(shù)據(jù)清洗

答案：ABCD

解析：標注者培訓(xùn)（A）確保標注者理解標注規(guī)范；標注一致性檢查（B）和標注結(jié)果審核（C）可以確保標注質(zhì)量；標注者反饋機制（D）有助于改進標注流程；標注數(shù)據(jù)清洗（E）雖然重要，但更多用于提高標注數(shù)據(jù)的清潔度。

9.在醫(yī)療影像輔助診斷的數(shù)據(jù)標注中，以下哪些技術(shù)可以提升標注的準確性？（多選）

A.圖像分割

B.圖像增強

C.特征工程

D.3D重建

E.模型融合

答案：ABCE

解析：圖像分割（A）和圖像增強（B）可以提高圖像質(zhì)量，有助于標注準確性；特征工程（C）可以幫助模型更好地學(xué)習(xí)；3D重建（D）和模型融合（E）雖然可以提升診斷性能，但不是直接提升標注準確性的技術(shù)。

10.在金融風(fēng)控模型的數(shù)據(jù)標注中，以下哪些技術(shù)可以處理數(shù)據(jù)異常和缺失值？（多選）

A.數(shù)據(jù)插值

B.數(shù)據(jù)替換

C.數(shù)據(jù)聚類

D.異常檢測

E.特征工程

答案：ABDE

解析：數(shù)據(jù)插值（A）和數(shù)據(jù)替換（B）可以處理缺失值；異常檢測（D）可以幫助識別和處理異常數(shù)據(jù)；特征工程（E）可以改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，但數(shù)據(jù)聚類（C）不是直接處理數(shù)據(jù)異常和缺失值的技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，LoRA通過在原始參數(shù)上增加一個___________的參數(shù)來調(diào)整模型。

答案：低秩

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過___________來持續(xù)更新模型參數(shù)，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布。

答案：在線學(xué)習(xí)

4.對抗性攻擊防御中，通過引入___________來增強模型的魯棒性。

答案：對抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________通過減少計算復(fù)雜度來提高推理速度。

答案：量化

6.模型并行策略中，___________通過將模型的不同部分部署到不同的設(shè)備上以加速訓(xùn)練。

答案：模型分割

7.低精度推理中，使用___________位精度進行推理，以降低計算量和內(nèi)存消耗。

答案：INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________負責(zé)處理離線計算任務(wù)。

答案：云端

9.知識蒸餾中，教師模型通常采用___________來生成知識。

答案：預(yù)訓(xùn)練模型

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化將浮點數(shù)映射到INT8整數(shù)范圍。

答案：對稱

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝通過移除整個通道來簡化模型。

答案：通道

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中，通過引入___________來減少激活的神經(jīng)元數(shù)量。

答案：稀疏性

13.評估指標體系中，___________用于衡量模型對正例的識別能力。

答案：召回率

14.倫理安全風(fēng)險中，___________檢測旨在識別模型中的偏見。

答案：偏見檢測

15.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，___________用于提高API調(diào)用的響應(yīng)速度。

答案：緩存機制

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷并不與設(shè)備數(shù)量呈線性增長。隨著設(shè)備數(shù)量的增加，通信開銷可能會超過線性增長，尤其是在網(wǎng)絡(luò)帶寬有限的情況下。根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)，通信開銷還受到網(wǎng)絡(luò)延遲和模型復(fù)雜度的影響。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，LoRA可以減少模型參數(shù)量，從而降低模型復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）通過引入低秩矩陣來調(diào)整模型參數(shù)，可以在不顯著增加模型參數(shù)量的情況下微調(diào)模型，從而降低模型復(fù)雜度。這一技術(shù)已經(jīng)在《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版中得到了驗證。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上進行微調(diào)，以提高模型在該領(lǐng)域的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略確實涉及在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上對預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)，以適應(yīng)特定任務(wù)的需求。這種方法在《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版中得到了詳細討論。

4.對抗性攻擊防御中，通過引入噪聲或擾動來增加模型對攻擊的魯棒性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：對抗性攻擊防御中，確實通過向輸入數(shù)據(jù)中引入噪聲或擾動來訓(xùn)練模型，以增強模型對對抗性攻擊的魯棒性。這一方法在《對抗性攻擊防御技術(shù)》2025版中有所描述。

5.模型并行策略中，將模型的不同部分分布到多個設(shè)備上，可以顯著減少訓(xùn)練時間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型并行策略通過將模型的不同部分分布到多個設(shè)備上，可以利用多個設(shè)備的計算資源并行處理，從而顯著減少訓(xùn)練時間。這一策略在《模型并行策略研究》2025版中得到了詳細闡述。

6.低精度推理中，INT8量化會導(dǎo)致模型性能下降，因此不適合用于生產(chǎn)環(huán)境。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：盡管INT8量化可能會引入一些精度損失，但經(jīng)過適當(dāng)?shù)脑O(shè)計和量化感知訓(xùn)練，INT8量化可以顯著提高推理速度和降低功耗，適合用于生產(chǎn)環(huán)境。根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版5.2節(jié)，INT8量化已經(jīng)在多個生產(chǎn)環(huán)境中得到應(yīng)用。

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計算主要負責(zé)處理實時性要求高的任務(wù)，而云端負責(zé)處理非實時性任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在云邊端協(xié)同部署中，邊緣計算確實更適合處理實時性要求高的任務(wù)，因為它可以提供更低的延遲；而云端則更適合處理非實時性任務(wù)，如大數(shù)據(jù)分析和存儲。這一部署模式在《云邊端協(xié)同部署指南》2025版中有所描述。

8.知識蒸餾中，教師模型通常比學(xué)生模型具有更高的準確率。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在知識蒸餾過程中，教師模型通常是基于大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)訓(xùn)練得到的，因此其準確率通常高于學(xué)生模型。學(xué)生模型通過學(xué)習(xí)教師模型的知識，可以提升其性能。這一過程在《知識蒸餾技術(shù)》2025版中有所介紹。

9.結(jié)構(gòu)剪枝中，通過移除模型中的冗余連接，可以提高模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過移除模型中的冗余連接，可以減少模型參數(shù)量，從而提高模型的泛化能力。這一方法在《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)》2025版中得到了驗證。

10.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，自動搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以提高模型性能，但搜索過程非常耗時。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）確實可以自動搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而提高模型性能，但這一過程通常需要大量的計算資源，搜索過程耗時較長。這一技術(shù)已在《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)》2025版中得到詳細討論。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺希望利用人工智能技術(shù)為用戶提供個性化的課程推薦服務(wù)。該平臺收集了大量用戶的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽課程、觀看視頻時長、學(xué)習(xí)進度等，并計劃使用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建推薦模型。然而，由于數(shù)據(jù)量龐大且用戶行為復(fù)雜，模型訓(xùn)練和部署面臨著一系列挑戰(zhàn)。

問題：針對該場景，提出以下四個方面的解決方案，并簡要說明每項解決方案的技術(shù)原理：

1.如何處理用戶行為數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值？

2.如何設(shè)計一個高效的特征工程流程，以提高模型性能？

3.如何在保證推薦結(jié)果準確性的前提下，實現(xiàn)實時推薦？

4.如何確保推薦系統(tǒng)的公平性和無偏見？

參考答案：

1.缺失值處理：

-使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值。

-對于異常值，采用IQR方法或Z-score方法進行識別和修正。

技術(shù)原理：數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是保證模型訓(xùn)練質(zhì)量的關(guān)鍵步驟，通過填充缺失值和修正異常值，可以減少噪聲對模型的影響。

2.特征工程流程設(shè)計：

-數(shù)據(jù)探索：分析數(shù)據(jù)分布，識別潛在特征。

-特征提?。簞?chuàng)建新