Обучающая выборка считается критически важным элементом в машинном обучении, потому что качество тренировочных данных напрямую влияет на то, насколько успешно модель сможет предсказывать результаты на новых данных. 1

Некоторые причины важности обучающей выборки:

• Выявление закономерностей. 1 Обучаясь на больших объёмах данных, модели выявляют связи между входными данными и метками, что позволяет им применять эти знания на практике. 1
• Устойчивость к изменяющимся условиям. 1 Хорошо подготовленные тренировочные данные обеспечивают не только высокую точность модели, но и её устойчивость к изменяющимся условиям, что делает практическое применение более эффективным. 1
• Предотвращение предвзятости. 1 Если данные недостаточно разнообразны или содержат предвзятости, модель может не справляться с задачами, выходящими за рамки тех примеров, на которых она обучалась. 1
• Влияние на коэффициент смещения выходных данных. 4 Например, модель, обученная только с одним классом выборки, может привести к тому, что машина предположит, что не существует различных типов вероятностей. 4

Таким образом, обучающая выборка — это фундамент для построения эффективной модели машинного обучения. 1