在机器学习中，指训练数据中存在的偏倚或失真。可能因特定群体或情形在数据中被过度代表或代表不足，或因数据来源和创建过程存在偏差而产生。使用含有偏差的数据训练出的模型可能给出不公平或不准确的预测，因此通过数据质量审核、统一标注规范等手段来降低偏差至关重要。

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