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Evaluating the Bias in Training and Testing of Machine Learning Models Induced by Data Augmentation
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内容提要
本研究探讨数据增强对机器学习模型偏差的影响，提出了一种测试偏差的方法，分析增强样本在测试集中的作用，旨在提高软件工程中模型评估的准确性，尤其是在数据稀缺的情况下。
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关键要点
- 本研究探讨数据增强对机器学习模型偏差的影响。
- 提出了一种测试偏差的方法。
- 分析增强样本在测试集中的作用。
- 旨在提高软件工程中模型评估的准确性。
- 特别关注数据稀缺的情况。
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