描述使用机器学习最适合的数据类型.
机器学习算法是为了自动从数据中学习和做预测而设计的,因此使用的数据的类型和质量至关重要.适合机器学习的数据的一些关键特征是: - 高质量:数据应该是干净的,准确的,并且在一个结构化的格式中,没有或最小的缺失,不完整或错误的值.错误的,不完整或不一致的数据可能导致模型性能差,而高质量和一致的数据提供了学习的坚实的基础. - 丰富的特征:数据应该包含相关的特征 (也称为属性或变量),这些特征是机器学习算法将使用来做预测的特征.相关和信息的特征越多,算法将越好. - 足够的量:为了构建一个模型,需要足够的数据学习,以使机器学习算法能够从数据组中提取足够的数据模式.如果需要大量的数据,根据机器学习模型的规模和不稳定性,或是不具备可靠性的,则可能需要更高的机会.