要降低数据噪声对机器学习的影响，可以采取以下策略： 数据清洗：识别和去除异常值：使用统计方法或数据可视化工具来检测和去除异常值，因为异常值可能是噪声的体现。处理缺失值：通过插值、均值替换、中位数替换或高级方法（如K-近邻、决策树等）来处理缺