19、机器学习数据治理：保障数据质量与模型可靠性

机器学习数据治理：保障数据质量与模型可靠性

在机器学习（ML）领域，数据质量是构建可靠、有效模型的基石。为了确保数据符合要求，需要采取一系列的数据治理措施，包括基数和维度缩减、数据质量规则检查等。

1. 基数和维度缩减

在特征工程中，基数变量可能需要与特征选择技术相结合，以确保模型仅包含最相关的特征。数据治理应确保基数和维度缩减成为一个集成的过程，并明确它们与其他数据清理和转换任务相结合的准则，从而构建一个连贯且有效的ML管道。

例如，在创建新特征时，如通过相乘或相除现有特征创建的交互特征，可能具有不同的尺度，需要通过维度缩减进行对齐。同样，从分类变量派生的特征可能需要编码技术，在降低基数的同时保留类别之间的关系。

2. 数据质量规则

数据质量规则旨在在数据处理和用于模型训练之前，根据特定标准对数据进行验证，防止引入可能影响模型性能的错误或不一致性。这些规则涵盖了广泛的检查，包括数据完整性、准确性、一致性、唯一性以及符合预定义的业务逻辑等方面。

实施数据质量规则不仅是技术上的必要条件，更是一项战略要务。高质量的数据是可靠且可解释的ML模型的基础，严格的数据质量控制可以降低“垃圾进，垃圾出”的风险。这些规则通过在预处理阶段系统地识别和纠正数据问题，维护了ML管道的完整性。此外，严格应用数据质量规则有助于满足监管合规性和道德标准，确保ML模型使用的数据不仅技术上可靠，还符合组织和社会的期望。

3. 范围检查

范围检查是机器学习管道中数据验证和质量保证的基本方面，确保数值数据在用于模型训练或决策过程之前符合预定义的边界。从ML数据治理的角度来看，范围检查不仅是技术上的必要条件，更