【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?

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文章目录

    • 数据异质
    • 模型异构

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

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