目标數據集英文解釋翻譯、目标數據集的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 target data set

分詞翻譯：

目标的英語翻譯：

goal; target; aim; object; objective; tee
【計】 aiming
【化】 object; target
【經】 goal; object; objectives; target

數據集的英語翻譯：

【計】 data set; DS

專業解析

在漢英詞典視角下，“目标數據集”（Target Dataset）指在特定任務（如機器學習、數據分析）中作為研究或應用對象的、經過明确界定的數據集合。其核心含義可從以下維度解析：

一、術語構成與基礎定義

中文解析
“目标”指任務指向的具體對象或預期結果；“數據集”指按特定結構組織的相關數據集合。組合後強調數據的目的性與結構性。
英文對應術語
對應“Target Dataset”，在機器學習領域特指模型訓練或評估所針對的數據集（如監督學習中的标注數據）。統計學中亦指待分析的總體樣本子集。

二、技術場景中的核心特征

任務相關性：服務于具體目标（如用戶畫像構建需用戶行為數據集）。
結構化要求：需滿足特定格式（如表格、時間序列、圖結構）以適配算法處理。
質量約束：需具備完整性、無偏性及代表性，避免“垃圾進，垃圾出”（GIGO原則）。

三、應用價值與挑戰

目标數據集的構建直接影響任務成效。例如：

在醫療AI診斷模型中，目标數據集需涵蓋多樣病理特征以提升泛化能力；
商業分析中，目标數據集偏差可能導緻市場策略失效（參考《數據科學中的抽樣理論》）。
常見挑戰包括數據稀疏性、标注成本及隱私合規問題（如GDPR對個人數據集的限制）。

權威參考來源：

Mitchell, T. M. Machine Learning. McGraw-Hill.

IBM Data Quality White Paper. ibm.com/data-quality

Cochran, W. G. Sampling Techniques. Wiley.

GDPR Official Regulation Text. eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679

網絡擴展解釋

“目标數據集”是機器學習和數據分析中的核心概念，通常指在特定任務中需要被分析、訓練或預測的數據集合。以下是詳細解釋：

定義與作用
- 目标數據集是研究者或開發者針對具體問題（如圖像識别、銷售預測等）所聚焦的核心數據，它承載了模型需要學習或分析的信息。
- 例如：在醫療診斷模型中，目标數據集可能是包含患者症狀、檢查結果和診斷标籤的結構化表格。
典型結構
- 通常包含特征數據（輸入變量，如用戶行為日志）和标籤數據（輸出目标，如用戶購買結果）。
- 可能以表格、圖像集、文本語料庫等形式存在，取決于任務類型（結構化數據、非結構化數據）。
應用場景
- 模型訓練：作為訓練集讓算法學習規律。
- 效果驗證：作為測試集評估模型性能。
- 實際預測：部署後對新輸入數據進行分類/回歸。
注意事項
- 數據質量：需清洗噪聲數據（如缺失值、異常值），避免“垃圾進，垃圾出”。
- 标注需求：監督學習任務中需人工标注标籤（如标注圖片中的貓/狗）。
- 領域適配：目标數據集的特征分布應與實際應用場景一緻，否則可能産生偏差。

若涉及具體項目，可進一步說明數據規模、采集方式或預處理方法以獲得更針對性的建議。