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数据驱动型MRDS强调的不是花哨的算法，而是把握数据本身的质量、分布和信号强度。你看到的每一个特征、每一次标签的分布、每一个缺失值的处理方式，都会直接影响到模型的学习效果。这种类型的MRDS的核心在于“把数据问题解决在数据层”，从而让后续的模型阶段有一个干净、稳定的起点。 具体来说，数据驱动型MRDS可以分解为几个关键步骤：数据清洗与标准化、缺失值处理、异常值检测、分布对齐与偏差修正、...