为什么需要进行数据清洗 A. 提高数据质量B. 增加数据多样性C. 增加模型训练的效率D. 降低模型的训练成本

数据清洗是数据预处理的重要步骤，其核心目的是确保数据的准确性和一致性。题目考查对数据清洗作用的理解，需明确其直接目标。选项中，提高数据质量（A）直接对应数据清洗的核心功能，而其他选项如增加多样性、效率或降低成本均为间接或非主要作用。

选项分析

A. 提高数据质量

数据清洗通过处理重复数据、缺失值、格式错误、异常值等问题，显著提升数据的准确性、完整性、一致性，这是数据质量的核心要素。

B. 增加数据多样性

数据多样性指数据覆盖不同场景，但数据清洗可能因剔除异常值而减少多样性，且清洗本身不直接关联多样性目标。

C. 增加模型训练的效率

清洗后的数据可能间接加快训练，但效率提升主要依赖算法优化或硬件升级，而非清洗本身。

D. 降低模型的训练成本

清洗过程可能增加前期成本，而干净数据的间接成本节约并非主要目的。