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集成学习的挑战与未来趋势

1.集成学习的挑战

1.1数据异质性

在需求预测中，数据的异质性是一个主要挑战。不同的数据源、不同的数据格式和不同的数据质量都可能影响集成学习模型的性能。例如，销售数据可能来自多个渠道，包括线上平台、实体店和第三方市场，这些数据的格式和质量可能存在显著差异。此外，时间序列数据的不连续性和缺失值也会对模型的准确性产生负面影响。

1.1.1数据预处理的重要性

数据预处理是解决数据异质性的关键步骤。通过数据清洗、归一化和特征工程，可以提高数据的质量和一致性。以下是一个简单的数据预处理示例，使用Python的Pandas库进行数据