Adathalmaztorzulások

Adathalmaztorzulások olyan jelenségek, amelyek miatt egy adathalmaz jellemzői nem tükrözik pontosan a vizsgált populációt vagy a valós világ viszonyait, és ez torzíthatja a statisztikai következtetéseket vagy a gépi tanulási modellek viselkedését. Ezek a torzulások befolyásolhatják a megbízhatóságot, a generalizálhatóságot és a döntéshozatalt.

Gyakori torzulástípusok közé tartoznak a mintavételi torzulások (például kiválasztási torzulás, amikor a minta nem reprezentatív a populációra nézve) és a nem-válaszolási torzulások; a mérési torzulások (rendszeres mérési hiba vagy eszközhiba); az adatelőkészítésből adódó torzulások (anonimizálás, aggregáció vagy discretizálás során eltolódás vagy információvesztés); adatok integrációjából származó torzulások (különböző források definícióinak és mérőeszközeinek összerakása során felmerülő problémák); a címkézés vagy annotáció torzulások (annotátor-beli különbségek, inter-annotator variabilitás); hiányzó adatok és imputációs torzulások (típusuk és kiváltó okuk szerint különböző módon befolyásolhatják az eredményeket); adatdriftok, köztük a koncepciódrift (a változó és a kimenet közötti viszony megváltozik) és a kovariát-eltolódások (az input-eloszlás megváltozik).

A torzulások hatása lehet, hogy torzítja a becsléseket, gyengíti a modellek általánosító képességét és igazságossági problémákat okozhat, különösen felelősségteljes döntéshozatali folyamatokban. Az észlelés és mérséklés érdekében hasznos módszerek közé tartozik az Exploratory Data Analysis, adattisztítás, hiányzó adatok kezelése, robusztus statisztikai és gépi tanulási technikák alkalmazása, valamint drift detektálása és validációs stratégiák erősítése. Példák: egy közvélemény-kutatásban a nem válaszolók aránya alulreprezentálhatja a populációt; szenzoradatokban a felületi drift torzíthatja a mért értékeket; vagy képadatoknál az annotátorok közötti eltérések növelik a címkézés bizonytalanságát.