最佳实践：数据集生成

数据集生成是机器学习项目中的关键步骤。以下是一些最佳实践：

• 数据清洗：确保数据集的质量，去除重复数据、错误数据和噪声。
• 数据增强：通过旋转、缩放、裁剪等方式增加数据多样性。
• 标签分配：正确分配标签，避免标签错误影响模型性能。

更多关于数据集生成的信息，请参阅数据集生成指南。

图片示例

数据清洗

数据增强

标签分配