机器学习中常见的挑战及应对措施

机器学习在近年来取得了长足的发展，已经广泛应用于各个领域。然而，随着问题的复杂性增加，机器学习也面临着一系列的挑战。本文将介绍机器学习中常见的挑战，并提出相应的解决方法。

1. 数据质量不佳
   数据作为机器学习的基础，其质量对模型的性能影响巨大。常见的数据质量问题包括缺失值、异常值、噪声等。这些问题会导致模型训练不稳定、泛化性能下降。

解决方法：

• 数据预处理：对数据进行清洗、去噪、填充缺失值等操作。
• 特征选择：选择对目标任务有意义的特征，减少噪声的影响。
• 异常值检测：通过统计方法或者模型方法发现并处理异常值。

示例代码：

# 缺失值处理
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer

imputer = SimpleImputer(strategy