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指包含大量无效、干扰或误导性信息的数据集，通常难以直接用于分析或决策。
机器学习模型需要大量高质量数据，噪声数据越多，预测结果的可靠性越低。
机器学习依赖高质量数据，无效数据越多，预测结果越不可靠。
数据清洗阶段的核心任务之一是识别并剔除噪声数据。
数据清洗的关键是去除无效或干扰性信息。
噪声数据可能源于传感器故障、人为错误或外部干扰，需通过统计方法或人工审核进行过滤。
噪声数据通常指大量无效信息，而异常值是单个或少量极端数据点。前者需整体过滤，后者可能需特殊处理。
噪声数据会稀释有效信息，增加模型复杂度，降低预测精度。
「噪声」源自物理学中的「noise」（干扰信号），「数据」指信息记录。合成词用于描述含有大量干扰信息的数据集，强调其对分析的负面影响。
常用于数据科学、人工智能、统计学等技术领域，强调数据质量对结果的关键作用。