在机器学习 (ML) 领域，标签错误是指分配给数据集中的示例的不正确或不正确的标签。发生标签错误的原因有多种，例如人工注释错误、错误分类或数据损坏。
标签错误可能会对 ML 模型的性能产生重大影响，特别是当错误是系统性的或者集中在特征空间的某些类别或区域时。例如，如果数据集包含特定类别的大量标签错误，则模型可能难以学习该类别的正确决策边界，从而导致性能不佳。
机器学习中的标签错误问题可以使用多种策略来解决。一种方法是使用交叉验证或引导等方法来估计模型的泛化误差，当模型由于标签错误而过度拟合训练数据时，这可以帮助发现实例。
另一种策略是使用主动学习或自我训练等方法修复或改进数据集中的标签。通过这些技术，模型可以对数据的子集进行迭代训练，然后使用模型的预测来发现和修复其余情况下的标签问题。
总体而言，在创建机器学习模型时，标签错误可能很难处理，但使用适当的方法和程序创建能够适应此类错误的模型是可行的。