Из-за чего возникает ошибка выбора данных (data bias)? Как ее избежать?

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

Чтобы избежать ошибки выбора данных, можно предпринять следующие шаги:

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