Evian, CFA2023-01-18 19:01:09

ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ你好同学，

B选项：data snooping bias（又称Data mining bias）
指的是数据挖掘偏差，是模型过度抓取了样本数据的特征，而不能将模型推广，以便准确估计总体特征。

例如，要研究哺乳动物（总体），样本是猫的图片。
模型抓取信息过度：
模型从猫的图片中总结“耳朵在头上方、爬行、全身有毛发，四肢差不多长”来估计总体哺乳动物。
此时，我们再用样本中猫的图片检测模型，模型就会检测出“猫的图片”，认出动物是哺乳动物。

可是我们给电脑模型一张（哺乳动物）人类的图片，模型会说人不是哺乳动物。这样可以检测模型是否可以对哺乳动物的判断能力。
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