为什么数据清洗和匿名化很重要？

数据清洗是机器学习中的重要步骤，发生在模型训练步骤之前。这很重要，因为你的机器学习模型产生的结果取决于你提供给它的数据。如果您的数据集包含太多噪声，您的模型将会捕获该噪声。此外，杂乱的数据会破坏您的模型，并导致模型准确率下降。数据清洗技术的示例包括语法错误删除、数据规范化、重复删除、异常值检测/删除以及修复编码问题。

数据匿名化是机器学习中的另一个必要步骤，需要从数据集中删除敏感或个人身份信息。对于许多组织来说，数据隐私法使这成为至关重要的一步。一些常见的数据匿名化技术包括扰动、泛化、混编、加扰和生成合成数据。在处理敏感数据时，合成数据可能是一个很好的替代方案。合成数据可以在内部生成，并且可以使用自然产生的数据的特征，而不包括个人身份数据。

 （机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）

 编辑：胡跃