在机器学习中处理稀疏数据集需要一些技术，以解决由大量零值或缺失值引起的效率低下和噪声。 稀疏数据通常出现在自然语言处理（词袋模型）、推荐系统（用户-项目交互）或基因组学（基因表达矩阵）等领域。 主要挑战包括增加内存使用量、降低计算速度以及模型过度拟合噪声。 有效的解决方案侧重于优化存储、选择合适的算法和修改数据表示。
首先，使用为稀疏性设计的存储格式和算法。 例如，不要将数据存储在密集数组中（如标准 NumPy 矩阵），而是利用 SciPy 等库中的压缩稀疏行 (CSR) 或列 (CSC) 等稀疏矩阵格式。 这些格式跳过存储零，从而减少内存使用。 选择算法时，优先考虑可以原生处理稀疏输入的模型。 具有 L1 正则化的逻辑回归或基于树的方法（例如 XGBoost）等线性模型通常效果良好，因为它们可以在计算过程中忽略零值。 对于降维，截断 SVD（奇异值分解）或特征选择方法（例如，卡方检验）等技术有助于通过仅保留有意义的特征来减少稀疏性。
其次，应用正则化或专门的架构来防止过度拟合。 稀疏数据集通常具有高维度，这使得模型容易记住噪声。 L1 正则化（lasso）鼓励模型权重中的稀疏性，从而自动过滤掉不相关的特征。 在神经网络中，像 dropout 层或嵌入层（在 NLP 中很常见）这样的技术可以将稀疏的 one-hot 编码输入压缩成密集的、低维的表示。 例如，在推荐系统中，矩阵分解模型（如 ALS）将稀疏的用户-项目矩阵转换为密集的潜在特征，从而在不过度拟合的情况下捕获底层模式。
最后，预处理数据以平衡稀疏性和信息。 像特征哈希（哈希技巧）这样的技术通过将特征映射到固定大小的向量来限制维度，这对于文本数据很有用。 如果缺少值是一个问题，则避免推算零值（如果它们不代表真实缺失）——而是考虑使用二进制标志来指示存在/不存在。 对于分类数据，与 one-hot 编码相比，目标编码或基于频率的编码可以降低稀疏性。 在实践中，结合这些方法（例如，将 CSR 矩阵与 XGBoost 和 L1 正则化一起使用）通常会为稀疏数据场景产生高效、健壮的模型。