AI 算力 · KAEL 编辑部
为什么数据质量往往比模型复杂度更重要
复杂模型可以表达更多关系，也可能更容易吸收数据中的错误。建立清晰的数据规则，是理解实验结果的基础。
先检查输入
缺失记录、重复样本和时间错位都可能改变结果。清洗前先保存原始版本，并记录每条规则删除或修改了多少数据，避免数据处理成为不可解释的黑箱。
让口径保持一致
同名字段在不同来源中可能有不同含义。统一单位、时间基准和更新频率，再决定如何组合；不能仅凭列名相同就直接拼接。
保留追溯能力
每次实验关联数据版本、处理代码和配置。结果出现变化时，先确认输入是否改变，再判断模型是否改进。可追溯的数据链条能减少大量无效调试。
