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批量挖掘到有价值样本放进训练集训练模型，并控制数据均衡，就能提高性能？
too young, too simple, sometimes naive ！ orz
模棱两可的样本比较有训练价值，被挖掘回来的概率比较大，而在我们面对的问题里，这批数据往往容易被错打标。
我们试过不同的脏数据剔除方法，有开源的算法，也有根据任务自行设计的算法。最后总结出以下经验分享给大家：
脏数据剔除工作是一定要进行的，因其对模型性能影响很大。 无法彻底剔除脏数据，因为彻底剔除代价很大。 若不考虑噪声学习技巧，仅通过数据挑选让脏数据低于一定比例，依旧能得到性能不错的模型。
2021-12-03 21:16:47赞同 展开评论 打赏
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