在机器学习 (ML) 领域，插值是指估计函数或数据集在已知数据点之间的点的值的过程。插值通常用于填充数据集中的缺失值或消除数据中的噪声或不规则性。

有多种不同的方法可用于机器学习插值，包括线性插值、多项式插值和样条插值。插值方法的选择取决于数据的特征和分析的目标。

线性插值的简单过程包括在两个已知数据点之间拟合一条直线，并利用该线计算中间位置的函数值。尽管使用起来快速且简单，但此方法可能不适合具有更复杂模式的数据。

在多项式插值期间将多项式函数拟合到数据点可能会更灵活，并且适合具有复杂模式的数据。当数据显示平滑、连续的趋势时，样条插值涉及将平滑曲线拟合到数据点。

在机器学习中，插值可用于填充数据集中的缺失值，这在处理不完整或有噪声的数据时非常有用。它还可用于消除数据中的不规则性，这有助于提高机器学习模型的准确性和鲁棒性。

插值在计算机视觉中的作用

在机器学习中，插值可用于填充数据集中的缺失值，这在处理不完整或有噪声的数据时非常有用。它还可用于消除数据中的不规则性，这有助于提高机器学习模型的准确性和鲁棒性。

参考来源

【1】https://encord.com/glossary/interpolation-definition/