機械学習 (ML) の分野では、ラベル付けエラーとは、データセット内のサンプルに割り当てられたラベルが正しくない、または正しくないことを指します。ラベル付けエラーは、人間による注釈エラー、誤分類、データ破損など、さまざまな理由で発生する可能性があります。
ラベル付けエラーは、特にエラーが体系的であるか、特徴空間の特定のカテゴリまたは領域に集中している場合、ML モデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。たとえば、データセットに特定のクラスのラベル エラーが多数含まれている場合、モデルはそのクラスの正しい決定境界を学習することが困難になり、パフォーマンスが低下する可能性があります。
機械学習におけるラベルの誤りの問題は、さまざまな戦略を使用して解決できます。 1 つのアプローチは、相互検証やブートストラップなどの方法を使用してモデルの汎化誤差を推定することです。これは、ラベル エラーが原因でモデルがトレーニング データを過剰適合している場合のインスタンスを特定するのに役立ちます。
もう 1 つの戦略は、アクティブ ラーニングや自己トレーニングなどの方法を使用して、データセット内のラベルを修正または改善することです。これらの手法を使用すると、データのサブセットに対してモデルを繰り返しトレーニングし、モデルの予測を使用して残りのケースにおけるラベル付けの問題を見つけて修正できます。
全体として、機械学習モデルを作成する際にラベル付けエラーに対処するのは難しい場合がありますが、適切な方法と手順を使用すれば、そのようなエラーに対応できるモデルを作成することは可能です。