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药物发现与开发：基于AI的药物筛选_4.数据处理与特征提取在AI药物筛选中的作用.docx

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    4.数据处理与特征提取在AI药物筛选中的作用

    4.1数据处理的重要性

    在基于AI的药物筛选过程中，数据处理是至关重要的第一步。高质量的数据可以显著提高模型的性能，而低质量的数据则可能导致模型训练失败或预测结果不准确。数据处理包括数据清洗、数据预处理和数据标准化等步骤，这些步骤能够确保数据的完整性和一致性，为后续的特征提取和模型训练打下坚实的基础。

    4.1.1数据清洗

    数据清洗的目的是去除数据中的噪声和不一致的部分，确保数据的准确性和可靠性。常见的数据清洗步骤包括：

    去除重复数据：重复的数据会导致模型过拟合，因此需要通过唯一性检查来删除重复记录。

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