为预测建模选择数据集需要使您的数据与问题对齐，确保质量，并验证数据集是否适合训练。首先确定与您的预测目标直接相关的特征。例如，如果构建一个模型来预测房价，您将需要诸如平方英尺、位置和卧室数量等变量。避免缺少关键特征或包含不相关数据的数据集（例如，房屋模型的不相关人口统计细节）。领域知识是关键 - 与主题专家合作以验证哪些特征重要。如果预测客户流失，您可能会关注使用模式、支持交互和账单历史记录，除非证明有影响，否则排除不太相关的数据，例如营销活动时间戳。
接下来，通过检查缺失值、异常值和不一致性来评估数据质量。在关键列（例如，信用风险建模的“收入”）中具有 50% 缺失值的数据集可能需要插补或排除，但过多的间隙可能会使其无法使用。Python 中的 pandas 等工具可以帮助分析数据 - 使用 .isnull().sum() 来量化缺失值，或者使用箱线图等可视化来发现异常值。例如，工业设备故障预测中的传感器数据可能由于错误的读数而包含噪声；应用平滑技术或删除异常确保可靠性。分类数据（例如，产品类别）应一致编码，如果使用对幅度敏感的算法（如 SVM 或 k 近邻），则应缩放数值特征。
最后，确保数据集足够大且具有代表性以进行训练。预测罕见疾病的模型需要足够的阳性病例 - 如果只有 1% 的记录具有该疾病，则可能需要使用过采样或合成数据生成等技术（例如，SMOTE）。对于较小的数据集（例如，几百行），最好使用诸如逻辑回归或决策树之类的更简单的模型，以避免过度拟合。将数据拆分为训练、验证和测试集以评估泛化能力。例如，一个包含 10,000 个电子商务交易的数据集可以使用 80-10-10 的拆分。始终检查采样偏差：仅在年轻人身上训练的面部识别模型在老年人群中会失败。分层抽样或重新平衡确保所有亚组按比例包含在内。