苹果树结出的果实有美味的果实，还有臭虫的滋生。 而高端杂货店的苹果是 100% 完美的水果。 在果园和杂货店之间，有人花费大量时间 或者给可挽救的苹果喷蜡。 作为一名机器学习工程师，您将花费大量时间 丢弃不良样本，清理可挽救的样本。 即使是几个坏苹果也可能会破坏大型数据集。
由于存在一个或多个 以下问题：
| 问题类别 | 示例 |
|---|---|
| 省略的值 | 人口普查员未能记录居民的年龄。 |
| 重复示例 | 服务器会将相同的日志上传两次。 |
| 超出范围的特征值。 | 有人不小心输入了额外的数字。 |
| 标签有误 | 一名人工评估员误将一张橡树的图片标记为 枫树。 |
您可以编写程序或脚本来检测以下任何问题：
- 省略的值
- 重复示例
- 超出范围的特征值
例如，以下数据集包含六个重复值：
再举一个例子，假设某个特征的温度范围 介于 10 度（含）和 30 度（含）之间。但意外还是会发生——也许是 温度计暂时暴露在阳光下，会导致不良的离群值。 您的程序或脚本必须识别小于 10 或更大的温度值 超过 30 个字符：
如果标签由多人生成，我们建议您 确定每个标注者是否生成了等效的标签集。 某个评分者可能比其他评分者更加严格，或 使用一组不同的评分标准？
一旦检测到，您通常需要“修正”包含不良特征的示例 从数据集中移除或输入值来调整标签或不良标签。 有关详情，请参阅 数据特征 部分中 数据集、泛化和过拟合 模块。