文字類資料，尤其二分類，如果正反比懸殊（超過1：10），反例極容易出現包含正例的雜訊（人工標註準確率95%）
1.這時，首先去除反例中和正例完全相同的誤分類（比如新聞，就是標題；聊天資料就是去掉不可見字元後的文字）
2.視資料質量，也可以用一些高閾值的相似性比較方法，比如傑卡德，余弦，編輯距離等，再去除一部分雜訊
3.訓練好的分類器，在正例分類器中，按分類器的分值進行排序，頭部的「誤召回」通常是準確的正例識別，只是被人工標註誤分為反例
下圖是一張用fasttext做的二分類，識別為「正例」的資料隨閾值變化分布。橫軸為歸一化的分值從大到小（max=0），縱軸為閾值不斷變小，召回的」正例」中正反例的數量變化，其中出現在頭部區域，即閾值取較大數值時，依然「誤分」的反例，極大概率是雜訊（正例），可以人工針對進行清理。
4.同時上面的分類器，可以針對正負樣本，哪一種質量更高，反過來對另乙個類別有一定資料傾斜（比如由1：1配平，改為1；5，1：10）進行訓練，那麼高質量資料的是高召回，餘下的誤識別減少，這種情況下依然分類到正例的，尤其是頭部區域，更大概率是雜訊。
清理資料 資料預處理之「資料清理」
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