稳健机器学习的目标是什么？

稳健机器学习的目标是什么？

A.提高训练精度

B.环境变化时性能稳定

C.减少数据量

D.增加模型复杂度

正确答案：B

答案解析：

选项A：提高训练精度主要侧重于在给定的训练数据集上，让模型尽可能准确地拟合数据，以最小化训练误差。然而，稳健机器学习关注的不仅仅是在训练数据上的表现，更强调在各种不同条件和变化下的性能，所以提高训练精度不是稳健机器学习的核心目标。

选项B：稳健机器学习旨在确保模型在环境发生变化，如数据分布改变、存在噪声干扰、测试数据与训练数据有差异等情况下，依然能保持稳定良好的性能。例如，在实际应用场景中，数据采集环境可能会逐渐变化，稳健的机器学习模型能够适应这种变化，而不会出现性能大幅下降的情况，这正是稳健机器学习的关键目标所在。

选项C：减少数据量通常是数据预处理或出于资源限制等方面考虑的一个操作。虽然在某些情况下，合适的数据量对模型性能有影响，但减少数据量并非稳健机器学习的目标。稳健机器学习重点在于应对环境变化对模型性能的影响，而非单纯的数据量调整。

选项D：增加模型复杂度并不一定能使模型更稳健。复杂的模型可能在训练数据上表现良好，但容易过拟合，在面对环境变化时，可能会更加脆弱，性能波动更大。稳健机器学习强调的是模型在不同环境下的稳定性，而不是单纯追求模型复杂度的增加。