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在機器學習領域,訓練數(shù)據(jù)是非常重要的。一個好的訓練模型需要足夠的數(shù)據(jù)來進行訓練,以便于對新數(shù)據(jù)進行正確的預測。但是訓練數(shù)據(jù)的質量同樣是非常重要的,不同的訓練數(shù)據(jù)會對模型的預測產生一定的影響。因此,訓練數(shù)據(jù)的處理和選擇是機器學習任務中不可避免的重要環(huán)節(jié)。