Почему удаление дубликатов может быть вредным для обучения модели машинного обучения?

Удаление дубликатов может быть вредным для обучения модели машинного обучения, если не учитывать природу данных и цель анализа. cyberleninka.ru

В некоторых случаях удаление дубликатов, которые содержат информацию, имеющую отношение к анализу, может привести к её потере и неточным результатам. cyberleninka.ru

Например, удаление частичных дубликатов (строк с одинаковыми значениями в некоторых, но не во всех столбцах) может привести к потере важной информации, если в строках есть отличия в других столбцах. cyberleninka.ru

Также есть риск потерять информацию при использовании метода, основанного на хэш-функциях: если две строки имеют одинаковый хэш, но отличаются в некоторых столбцах. cyberleninka.ru

Чтобы избежать негативных последствий, перед удалением дубликатов необходимо определить, являются ли идентичные наблюдения ошибочными дубликатами или разными наблюдениями, значения которых случайно совпадают. stats.stackexchange.com

Пользователь

Время добавления