Ошибка выбора данных (data bias) возникает из-за неправильного сбора данных в датасете, когда не учтены все характеристики. 1 Например, если в выборку отбирать только схожие между собой данные. 1 Также причинами могут быть неправильное формирование тренировочного набора из датасета или неправильное измерение ошибок. 1

Чтобы избежать ошибки выбора данных, можно предпринять следующие шаги:

• Собрать данные из разных источников. 2 Например, использовать публичные датасеты, открытый исходный код, а также данные, собранные лично или в полевых условиях. 2
• Обеспечить разнообразие данных. 2 Это значит, что в датасете должен быть широкий спектр характеристик: локации, диалекты, пол, раса, национальность и другие. 2
• Мониторить производительность модели в реальном мире. 2 Важно искать области, где может возникать предвзятость, и при необходимости переобучать модель с новыми датасетами. 2