数据验证(Data Validation)：机器学习的必备工具

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从探索性数据分析（EDA）到数据分析再到机器学习模型，数据集的质量和完整性都是确保分析和建模过程有效的关键因素。高质量、完整的数据集能够提供更可靠、更准确的分析结果，有助于制定基于数据的决策。 然而，由于模型之前的数据预处理和操作、模型本身，以及输出结果的任何后处理都存在大量复杂性，许多过程节点可能会出错。而在一些关键领域（如金融、医疗或安全），没有任何误差的余地，因为基于机器学习模型生成的洞见做出的决策至关重要。在数据建模和数据应用中，对数据处理和操作流程进行验证，可以提供保障并有助于排查问题。 接下来，我们将讨论数据验证的重要性。我们将首先描述什么是数据验证，然后介绍五种最流行的（Python）工具，这些工具用于验证输入/输出数据。选择这些工具是因为它们被最大的公司广泛 ………………………………