正確的選項(xiàng)是 C: 運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中變量的統(tǒng)計(jì)量對驗(yàn)證集中的變量進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

專業(yè)分析：

1. **數(shù)據(jù)清洗的目的**：數(shù)據(jù)清洗的目的是為了處理缺失值和異常值，以提高模型的性能和可靠性。通常，我們會(huì)在訓(xùn)練集上進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，并應(yīng)用相同的清洗規(guī)則到驗(yàn)證集和測試集上。

2. **訓(xùn)練集的作用**：訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練和參數(shù)的學(xué)習(xí)，因此在訓(xùn)練集上計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量（如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等）應(yīng)該用于對其他數(shù)據(jù)集（驗(yàn)證集和測試集）進(jìn)行清洗。這是因?yàn)轵?yàn)證集和測試集不應(yīng)影響模型的訓(xùn)練過程，而是用于評估模型的泛化能力。

3. **驗(yàn)證集和測試集的作用**：驗(yàn)證集用于模型的選擇和超參數(shù)調(diào)整，測試集用于評估模型的最終性能。因此，它們應(yīng)該保持獨(dú)立于訓(xùn)練過程，使用訓(xùn)練集的統(tǒng)計(jì)量來進(jìn)行清洗可以避免數(shù)據(jù)泄漏。

因此，選項(xiàng) C 是正確的，因?yàn)樗裱藬?shù)據(jù)清洗與模型評估的基本原則，確保模型的評估過程不受驗(yàn)證集或測試集統(tǒng)計(jì)量的影響。