编程智能体与代码 · 工具介绍
Cleanlab
检查机器学习数据中的标签错误、异常与重复问题，并提供面向噪声标签的训练和数据质量分析接口。
Cleanlab 能做什么
检查机器学习数据中的标签错误、异常与重复问题，并提供面向噪声标签的训练和数据质量分析接口。
- 模型训练数据制作与标注
如何使用 Cleanlab
发现训练数据中的可疑标签
准备输入
- 带标签的数据集和兼容的分类器
- 需要重点核对的类别与质量要求
操作步骤
- 用分类器初始化 CleanLearning，传入原始数据和标签。
- 调用 find_label_issues，整理需要人工复核的样本。
- 检查数据质量摘要，确认哪些标签确实有误，再评估清理后的训练与预测表现。
预期交付物
- 可疑标签样本和数据质量摘要
被标记为可疑不代表标签一定错误；需要结合原始样本和领域知识复核，保留修改记录。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从编程智能体与代码角度评估Cleanlab
把编程智能体与代码需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
能否读懂上下文
确认工具能够读取所需目录，且不会引入不必要的资料。
改动是否可审查
优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。
测试能否说明问题
测试应覆盖用户可见行为，不只证明代码能运行。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
