为了确保您的数据集代表您想要建模的人群，首先要清晰地定义目标人群，并确定对您的问题至关重要的关键特征。例如，如果您正在构建一个预测医疗健康结果的模型，您的数据集应该反映您正在研究的人群的年龄、性别、种族、地理分布和健康状况。如果您的数据是从一个地区的医院收集的，可能无法推广到其他地区具有不同人口统计特征或环境因素的患者。利用领域知识列出如果代表性不足可能引入偏差的变量，例如金融普惠模型中的收入水平或技术可及性。这一步确保您确切了解“代表性”对您的用例意味着什么。
接下来，重点关注抽样策略和数据收集方法。随机抽样是理想的方法，但通常不切实际，因此可以考虑分层抽样，以确保子群体（层）按比例包含在内。例如，如果您的目标人群中有 30% 年龄在 65 岁以上，您的数据集应该反映这一比例。如果收集新数据，避免使用会扭曲代表性的来源——例如，在进行一项关于互联网接入的研究时，仅依赖社交媒体用户，这将排除离线人群。对于现有数据集，审计其是否存在差距：对照已知的人口统计数据检查关键变量的分布。Python 的 scikit-learn 等工具可以帮助将数据分割成不同的分层子集，而 pandas 等库则可以快速生成摘要（例如，df.describe()）以发现不平衡。如果存在差距，可以通过对代表性不足的群体进行过采样或使用合成数据技术来增强数据，但要记录这些调整，以避免掩盖潜在的偏差。
最后，通过统计方法和迭代过程验证代表性。将您的数据集的摘要统计数据（均值、方差）与外部基准（如人口普查数据或已发表的研究）进行比较。例如，如果您的数据集平均收入是 70,000 美元，但人口平均收入是 55,000 美元，您就需要解决这种不匹配。使用假设检验（例如，分类变量的卡方检验，分布的 Kolmogorov-Smirnov 检验）来量化差异。在模型评估期间，持续监控不同子群体的性能——如果作物产量预测模型中农村用户的准确率下降，请重新检查您的数据收集。代表性不是一次性的任务；人群是不断变化的，因此需要定期更新数据集并重新训练模型。TensorFlow Data Validation 或 Great Expectations 等开源库可以自动化检查新数据批次中的漂移或偏差。