一、特点
在Python机器学习的上下文中，混乱数据（或称脏数据）通常具有一系列特点，这些特点可能使得数据处理和模型训练变得更加复杂。以下是一些常见的混乱数据的特点：
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数据格式不一致：数据集中的字段或特征可能具有不同的格式，如日期格式、数字格式或文本格式。这种不一致性可能导致数据解析和处理的困难。
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缺失值：数据集中可能存在大量的缺失值或空值，这些缺失值可能是由于数据采集过程中的错误或遗漏导致的。缺失值的存在会影响模型对数据的理解和分析。
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异常值或噪声：数据集中可能包含一些异常值或噪声，这些值可能是由于测量误差、输入错误或其他原因造成的。这些异常值可能会干扰模型的训练过程，降低模型的准确性。
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数据不平衡：在某些情况下，数据集中的不同类别或标签的样本数量可能不均衡。例如，在一个二分类问题中，一个类别的样本数量可能远多于另一个类
