数据标注是将原始数据标记为特定类别或属性的过程,用于训练机器学习模型。
然而,标注数据可能存在主观性和不一致性,因为标注人员的判断和个人偏见可能影响结果。
此外,标注过程可能受限于时间和资源,导致错误或不完全的标注。
因此,使用标注数据时应谨慎,结合其他验证方法,如交叉验证和专家审查。
同时,改进标注质量、提供明确标注指南和培训标注人员也是关键。