在線瑕疵檢測(cè)中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要包括以下幾種：

1. 數(shù)據(jù)清洗：

去除重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)集的唯一性和準(zhǔn)確性。

處理缺失值，通過填充、刪除或插值等方法，保證數(shù)據(jù)的完整性。

識(shí)別并修正錯(cuò)誤值或異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

2. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：

數(shù)值化，將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量，以便模型可以處理。

標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行縮放，消除不同量綱的影響，使得數(shù)據(jù)具有可比性。

歸一化，將數(shù)值縮放到一定的范圍內(nèi)，避免過大或過小的值對(duì)模型造成影響。

3. 特征選擇與提?。?/p>

從原始數(shù)據(jù)中選擇最相關(guān)的特征，以減少維度和提高模型性能。這一步驟有助于去除不相關(guān)或冗余的特征，提高模型的準(zhǔn)確性和效率。

這些數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)的主要目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可用性和適用性，確保后續(xù)分析和建模的準(zhǔn)確性和有效性。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理，可以消除原始數(shù)據(jù)中的噪音、錯(cuò)誤和不一致性，使數(shù)據(jù)更具可解釋性，降低模型訓(xùn)練的難度，提高模型的性能。

在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)在線瑕疵檢測(cè)的具體需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，可能會(huì)選擇不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)組合，以達(dá)到最佳的效果。