• 現(xiàn)行
  • 正在執(zhí)行有效
  • 2024-11-05 頒布
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【正版授權(quán)-英語版】 ISO/IEC 5259-2:2024 EN Artificial intelligence - Data quality for analytics and machine learning (ML) - Part 2: Data quality measures_第1頁
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基本信息：

  • 標(biāo)準(zhǔn)號：ISO/IEC 5259-2:2024 EN
  • 標(biāo)準(zhǔn)名稱：人工智能 - 用于分析和機器學(xué)習(xí)（ML）的數(shù)據(jù)質(zhì)量 - 第二部分：數(shù)據(jù)質(zhì)量度量
  • 英文名稱：Artificial intelligence - Data quality for analytics and machine learning (ML) - Part 2: Data quality measures
  • 標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)：現(xiàn)行
  • 發(fā)布日期：2024-11-05

文檔簡介

1.一致性：一致性是指數(shù)據(jù)集中的信息是準(zhǔn)確的，并且在不同情況下都是一致的。一致性包括實體的一致性（例如，人名和地址的重復(fù)），數(shù)據(jù)類別的一致性（例如，某個行業(yè)內(nèi)的不同數(shù)據(jù)點之間的一致性）和時間一致性（例如，季節(jié)性的變化）。

2.完整性：完整性是指數(shù)據(jù)集中包含所有應(yīng)該包含的信息，沒有任何缺失或錯誤。完整性還包括數(shù)據(jù)的時空完整性，即數(shù)據(jù)的范圍和時間是否覆蓋了所有的實際情況。

3.準(zhǔn)確性：準(zhǔn)確性是指數(shù)據(jù)的質(zhì)量，它依賴于數(shù)據(jù)提供的時間、來源和使用的方式。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性包括錯誤檢測和糾正的能力，以及對特定情況下的適應(yīng)能力。

4.可用性：可用性是指數(shù)據(jù)易于獲取、可理解和可用。這包括數(shù)據(jù)的格式、語言和提供方式，以確保用戶能夠方便地使用數(shù)據(jù)。

5.相關(guān)性：相關(guān)性是指數(shù)據(jù)與其描述或預(yù)測的事物之間的關(guān)聯(lián)程度。相關(guān)性可以通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和處理來獲取。

6.可靠性：可靠性是指數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，它可以在不同的時間點進(jìn)行驗證和復(fù)核，以確保其可信度。

這些質(zhì)量指標(biāo)不僅在人工智能的數(shù)據(jù)處理中非常重要，而且在任何類型的數(shù)據(jù)處理中都是重要的。通過理解這些指標(biāo)，可以更好地理

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