データをMLモデルにフィードしているときはいつでも、データの品質と、結果との機能がどのように関連しているかは、通常、予測モデルの品質を決定します。結果と高度に相関していない機能がある場合、モデルのモデルから最も複雑なモデルにモデルを使用することで、成功する可能性は最小限に抑えられます。したがって、データサイエンティストまたは機械学習エンジニアと見なされなければならない最も重要な側面は、さまざまなモデルに与えられるデータの品質です。

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Whenever we are feeding the data to the ML model, the quality of data and how related the features are with the outcome usually determines the quality of the predictive model. If there are features that are not highly correlated with the outcome, there is a minimal chance of success with using the models from the simplest of models to the most complex models. Therefore, the most important aspect that must be considered as a data scientist or a machine learning engineer is the quality of data being given to various models.

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