数据质量是机器学习成功之“嫡母”

脑程式学习基本概念顺利完成执行者的关键解决办法之一。例如，网络安全解决方案能够将来自多个能源(如网络、云和端点)的数据资料归一化到一个视图中所，以便针对此在此之前遭遇的网络攻击或打击顺利完成解法专业训练。

产业化明白数据资料

在此之前文之前讨论了一些可能可能会引起数据资料可信度增高的关键之处，月里我们将通过应用于于TensorFlow来看看如何来产业化明白数据资料：

应用于于TFDV顺利完成加权，揭示数据资料的总和栖息于——均绝对值(mean)、最小绝对值(min)、最大绝对值(max)、正态栖息于等。 明白数据资料模式上非常关键——包括功用、数绝对值和数据资料类型。 一旦你明白了数据资料栖息于，长时间对诱发蓄意顺利完成跟踪也是很重要的。TFDV突出域外绝对值，从而指导差值的检测。 它通过渐变专业训练数据资料和测试数据资料的栖息于，来揭示专业训练数据资料和测试数据资料之间的漂移。

TensorFlow的文件格式说明了应用于于TFDV分析数据资料并提较低其可信度的模式，不感兴趣的话可以在数据资料集上尝试应用于于合作开发SDKColab中所的TFDV代码。

谷歌在这个ColabSDK中所共享了一段代码，对的士的数绝对值数据资料和归类数据资料的加权如下：

右方揭示的局限性绝对值的占去比最大限度格外好地明白数据资料。

pickup_census_tract代表者实际上局限性绝对值的记录，对ML基本概念来说毫无意义，可以有别于EDA解法对其顺利完成过滤。

数据资料漂移是部署基本概念中所不可避免的现象，可能在专业训练数据资料和测试数据资料之间消除，也可能在专业训练数据资料顺利完成几天专业训练之后消除。

ML解法是在专业训练数据资料和测试数据资料具相同特征的结论下分派的，触犯这一结论将引发基本概念性能增高。

参考资料

《开通Tensorflow数据资料验证》(Get started with Tensorflow Data Validation)

日文版概述

张怡，51CTO的社区编辑，中所级工程师。主要学术研究认知科学解法借助以及布景应用于，对电脑程式学习解法和自动控制解法或多或少知晓和驾驭，并将长时间关注国内外认知科学系统设计的发展动态，特别是认知科学系统设计在智能网联成汽车、智能家居等领域的具体借助及其应用于。

原文标题：The Significance of Data Quality in Making a Successful Machine Learning Model，作者： Vidhi Chugh

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