机器学习

训练数据集的质量对模型性能至关重要。为了准备高质量的数据集，需要明确任务、采集多样化的数据、清洗和预处理数据，并根据需求进行标注和拆分。

特征提取是机器学习中的重要前置步骤，直接影响模型性能。它涉及将原始数据转换为适合机器学习模型的特征，并通过自动或人工方法进行。