数据偏见黑客
数据科学家的偏见智慧指南
想象一下你发现自己置身于一个古朴的街区，有两家面包店。第一家是一个小而家族式的面包店，温暖地坐落在街角。然而，第二家则是一座宏伟的三层建筑，标志着它广泛的选择和先进的烤箱。
当你踏上寻找完美面包的旅程时，你被高耸的面包店吸引。建筑物的巨大规模和宏伟给人留下了深刻的印象，使你认为规模更大的面包店肯定能生产出最好的面包。
在这种情况下，你不知不觉地陷入了一种心理倾向，被称为分类大小偏见。这种偏见让你认为规模更大的面包店更有可能提供更好的面包。
实际上，面包店的规模并不一定与其面包的质量相关。小而家族式的面包店可能拥有一道代代相传的秘密配方，而大型面包店可能注重数量而非工艺艺术。
这种偏见反映了我们倾向于将较大的类别与更好的结果联系起来，即使这些类别内的具体特征可能不符合我们的假设。这种现象被称为分类大小偏见。
分类大小偏见是指当结果属于较大类别而不是较小类别时，我们倾向于将其视为更具可能性，即使每个结果发生的概率是相等的。
尽管该偏见基于实验证实的研究，但对证据的解释仍存在不确定性。
在数据科学领域中，分类大小偏见可能通过特定假设表现出来。例如：