AI Agent 的数据清洗需要注意什么？
AI Agent 的数据清洗是确保用于训练和运营的数据质量、一致性和公平性的关键准备步骤，直接影响性能和可靠性。它将原始数据转化为适合 Agent 学习和决策的格式。
关键考量包括：解决数据完整性（处理缺失值）、一致性（解决格式冲突和重复）、准确性（纠正错误和异常值）以及公平性（识别和减轻偏见）。注释质量对于有监督学习至关重要。理解数据来源背景并定义清晰的目标是有效指导清洗过程的先决条件。
首先关注去重和适当处理空值/缺失值。处理数据不平衡并标准化格式/归一化。仔细检查标注错误并验证准确性。使用相关指标在不同子群体中严格测试算法公平性。这种细致的清洗防止性能下降，提高泛化能力，减少运营失败，并确保负责任的 AI 部署，从而产生更值得信赖和有效的 Agent。Python 库（Pandas、NumPy）和专业数据清洗平台等工具被广泛使用。
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