Как GIGO влияет на качество данных в машинном обучении?

Принцип GIGO («мусор на входе — мусор на выходе») влияет на качество данных в машинном обучении, поскольку некорректные входные данные приводят к бессмысленным выводам, независимо от качества алгоритмов, используемых для их промежуточной обработки. www.baeldung.com

Некоторые примеры влияния GIGO:

• Неточные данные. wiki.loginom.ru Система обрабатывает ложную информацию как истинную, что приводит к некорректным выводам и плохим решениям. wiki.loginom.ru
• Неполные данные. wiki.loginom.ru Модели могут неправильно интерпретировать такие данные, что приводит к предвзятым или искажённым результатам анализа. wiki.loginom.ru
• Устаревшие данные. wiki.loginom.ru Решения, основанные на устаревших данных, могут быть неактуальными или неподходящими для текущих условий, что приводит к неэффективным или контрпродуктивным результатам. wiki.loginom.ru
• Предвзятые данные. wiki.loginom.ru Данные, которые систематически благоприятствуют получению определённых результатов, выгодных определённым лицам или группам. wiki.loginom.ru
• Нерелевантные данные. wiki.loginom.ru Данные, которые не относятся к решаемой задаче и не способствуют достижению целей анализа. wiki.loginom.ru
• Дубликаты. wiki.loginom.ru Повторяющиеся записи в наборе данных, которые могут возникать на этапах сбора или агрегации. wiki.loginom.ru Они приводят к получению смещённых результатов анализа и избыточным вычислениям. wiki.loginom.ru
• Плохо структурированные данные. wiki.loginom.ru Данные, которые плохо организованы или отформатированы, распределены по нескольким источникам и не интегрированы должным образом. wiki.loginom.ru Это усложняет обработку и анализ данных, увеличивая риск появления ошибок при обработке и интерпретации результатов. wiki.loginom.ru

Чтобы избежать влияния GIGO, перед аналитической обработкой необходимо производить профайлинг и очистку данных. wiki.loginom.ru