En el trabajo real, las muestras pequeñas se refieren a

En el trabajo real, una muestra pequeña es una muestra con un tamaño de muestra inferior a 30. Según información pública relacionada con la consulta: Un tamaño de muestra pequeño generalmente se refiere a una situación en la que el tamaño del conjunto de datos es relativamente pequeño. Específicamente, las muestras pequeñas pueden referirse a situaciones en las que la cantidad total de datos es relativamente pequeña (como menos de 100 muestras), la cantidad de características es relativamente pequeña o la cantidad de categorías es relativamente pequeña. En tareas como el aprendizaje automático y el análisis de datos, los problemas con muestras pequeñas son muy comunes porque algunos datos son difíciles de recopilar o el costo es muy alto. Se requieren métodos especiales para abordar problemas de muestras pequeñas, como mejora de datos, aprendizaje por transferencia, validación cruzada y otras tecnologías, para hacer que la capacidad de generalización del modelo sea más fuerte y robusta.