25、机器学习数据处理：无法收集更多数据时的应对策略与实用问题解决

机器学习数据处理：无法收集更多数据时的应对策略与实用问题解决

1. 无法收集更多数据时的应对策略

在机器学习中，收集更多数据通常是减少泛化差距和过拟合的有效策略。然而，收集标注数据往往成本高昂，甚至有时不可行。当无法收集更多数据时，可以考虑以下几种方法。

1.1 用稍有不同的数据扩展训练数据

假设有两个数据集：Dataset A 包含 10,000 个数据点，是模型在生产环境中预期会遇到的数据；Dataset B 包含 200,000 个数据点，分布与 Dataset A 稍有不同，但足够相似，利用其中信息可能改善模型。有以下三种处理选项：
|选项|训练数据|验证数据|测试数据|优点|缺点|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|选项 1|Dataset A 5000 个|Dataset A 2500 个|Dataset A 2500 个|仅在目标数据类型上训练、验证和评估|数据点少，未利用 Dataset B 潜在有用信息|
|选项 2|Dataset A + Dataset B 205000 个|2500 个|2500 个|训练数据量大幅增加|主要在 Dataset B 上评估，与目标数据不符|
|选项 3|Dataset B 200000 个 + Dataset A 5000 个|Dataset A 2500 个|Dataset A 2500 个|训练数据多于选项 1，在目标数据上评估|训练数据与验证、测试数据分布不同|

推荐选项 1 或 3。对于选项 3，可以使用相关技术量化数据分布不匹配对最终性能的影响，还可在训练时给 Dataset A 数据更