如何有效地创建学习数据，避免重复特征导致的无效生成？

创建学习数据的合理方法

对于数据量不足的情况，存在以下两种处理方式：

• 重采样：直接复制现有数据。
• 过采样：除了重采样之外，还可以生成新数据。这可通过 smote 算法或数据增强技术完成。

优化数据创建过程

在实例中，我们有一个包含重复特征 a 的数据表：

     num1 a b c a a b d e f    label1

提问者考虑将其中一个 a 删除以生成新的数据：

     NUM2 B C A A B D E F    label1

但是，这种方法并不适合，因为 num1 和 num2 实际上是重复的数据，且标签相同。因此，删除重复特征并不能产生有意义的新数据。

注意事项

在创建新数据时，需要遵守以下原则：

• 仅对训练数据进行数据增强：测试集应始终使用真实数据。
• 确保一致性：通过增强生成的特征和标签之间需要保持一致性。