数据科学专业术语
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A/B 测试A/B Testing
将用户随机分组对比两种方案效果的实验。
分类Classification预测离散类别标签的监督学习方法。
过采样Oversampling增加少数类样本以平衡数据集。
回归Regression预测连续数值的监督学习方法。
降维Dimensionality Reduction压缩特征维度保留信息。
交叉验证Cross-validation将数据划分多折轮换训练与验证以评估模型。
聚类Clustering将相似样本归为同一组的无监督方法。
联邦学习Federated Learning数据不出本地而联合训练模型。
偏差Bias模型系统性偏离。
偏差-方差权衡Bias-Variance Tradeoff模型简单性与拟合能力之间的权衡。
数据标注Data Labeling为样本赋予标签以供监督学习。
数据管道Data Pipeline自动化抽取、转换与加载数据的流程。
数据湖Data Lake以原始格式集中存储海量多类型数据的系统。
数据科学Data Science以统计、算法与工程从数据中提取洞见的学科。
数据清洗Data Cleaning修正或删除错误、缺失与重复数据。
数据治理Data Governance保障数据质量、安全与合规的体系。
特征工程Feature Engineering从原始数据构造对模型有用的特征。
推荐系统Recommender System依据偏好向用户推荐内容的系统。
图神经网络Graph Neural Network · GNN在图结构上聚合邻居信息的神经网络。
主成分分析Principal Component Analysis · PCA用正交变换将高维数据投影到低维主成分。