降噪是通过统计、模型或领域知识识别并减弱噪声干扰，需平衡去噪强度与信息保留；应区分标签、特征、结构性噪声并采取对应策略，优先用集成模型软降噪，小样本下慎用自动工具，强调业务理解贯穿全程。
降噪不是简单删掉“看起来不对”的数据，而是通过统计、模型或领域知识识别并减弱噪声对模型学习的干扰。关键在于平衡去噪强度和信息保留——过度降噪可能抹掉真实但罕见的模式。
不同噪声需要不同策略：
比硬删除更稳妥的方式是让模型自己忽略噪声：
像CleanLab、NoiseLayer这类库依赖模型置信度排序去噪，但在样本＜5000或类别极度不均衡时容易误伤：
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基本上就这些。降噪不是一步到位的预处理，而是贯穿数据探索、建模、评估的持续判断过程。真正有效的降噪，往往藏在你对业务问题的理解里，而不是某个函数的参数调优中。
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