在当今数据驱动的时代，数据集的质量至关重要。但是，人们往往忽视了一个重要的问题：黄金数据集其实并不存在。
大多数时候，我们努力收集尽可能多的数据，认为拥有更多数据意味着更好的结果。然而，研究表明，随机抽样其实可能比黄金数据集更好。
所谓的黄金数据集往往是主观挑选的，可能存在偏见和误导。相比之下，随机抽样能够更好地代表整个数据集，减少潜在的偏见和提高模型的泛化能力。
因此，摒弃黄金数据集，转而使用随机抽样是一个更明智的选择。让我们远离主观偏见，迎接更准确的结果。 做出正确的选择，从此改变你的数据分析方式！
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