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数据集中无效、无意义或不符合标准的数据所占的比例
由于传感器故障，采集到的温度数据中无效数据占比超过40%。
因传感器故障，40%以上的温度数据无效。
在机器学习模型训练前，必须先计算并降低无效数据占比。
训练机器学习模型前，需先计算并减少无效数据的比例。
常用于数据质量评估、数据清洗和预处理流程，衡量数据可靠性的指标之一。
无效数据指数据存在但不符合标准（如格式错误、逻辑矛盾），而缺失数据指数据完全缺失。处理方式不同：无效数据可能通过转换或过滤修复，缺失数据需通过插补或删除处理。
通常以（无效数据数量/总数据数量）×100%计算。需明确'无效'的定义标准（如空值、异常值、重复值等），并在分析前统一标准。
由三个中文词组合而成：'无效'（无用、无意义）+ '数据'（data）+ '占比'（占有的比例）。'占比'一词源于财务报表中的术语，表示某部分占总体的比例。该术语在数据科学和信息技术领域广泛应用，用于描述数据质量问题。
1. 通常用于正式场合，如技术报告、数据分析文档或会议讨论；2. 在口语中较少使用，多以书面形式出现；3. 可缩写为'无效占比'（如'该批次数据的无效占比为5%'）。