✅ Почему иногда имеет смысл обучать модель не на всех доступных данных

Интуитивно кажется, что больше данных — всегда лучше. Но в некоторых случаях использование всего набора данных может быть неэффективным или даже вредным:

1⃣ Переизбыток одинаковых примеров может привести к смещению модели в сторону часто встречающихся паттернов и заглушить редкие, но важные случаи.

2⃣ Шумные или устаревшие данные могут ввести модель в заблуждение, особенно если данные собирались в разное время или из разных источников.

3⃣ При прототипировании или отладке модели обучение на подмножестве экономит ресурсы и ускоряет эксперименты.

Выборка «умных» подмножеств (например, стратифицированных или репрезентативных) может дать почти то же качество — но быстрее и устойчивее.

Библиотека собеса по Data Science