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机器学习避坑指南:训练集/测试集分布一致性检查
工业界有一个大家公认的看法,“数据和特征决定了机器学习项目的上限,而算法只是尽可能地逼近这个上限”。在实战中,特征工程几乎需要一半以上的时间,是很重要的一个部分。缺失值处理、异常值处理、数据标准化、不平衡等问题大家应该都已经手到擒来小菜一碟了,本文我们探讨一个很容易被忽视的坑:…