要评估数据集与您问题的相关性，首先要将数据集的内容和结构与您的具体需求对齐。首先，检查数据集是否包含解决您的任务所需的特征或变量。例如，如果您正在构建推荐系统，则需要有关用户交互（例如，点击、评分）和项目属性（例如，产品类别）的数据。如果数据集缺少关键字段，例如时间敏感型推荐的时间戳，则它可能不适合。此外，请考虑数据格式：结构化表格数据适用于传统的 ML 模型，而非结构化数据（如图像或文本）需要兼容的架构（例如，CNN、transformers）。如果此处不匹配，可能会增加不必要的预处理工作或限制模型性能。
接下来，评估数据集的质量和代表性。查找缺失值、异常值或不一致的标签等问题。例如，用于训练情感分析模型的数据集，如果标签错误或存在矛盾的注释（例如，“好”被标记为负面），将会损害模型的准确性。检查数据分布是否与您的模型将遇到的真实场景相匹配。如果您要预测房价，则仅限于单个城市或已过时十年的数据集可能无法推广到当前多样化的市场。诸如汇总统计信息（平均值、方差）或可视化（直方图、散点图）之类的工具可以揭示不平衡或偏差。例如，面部识别数据集如果偏向某些人群，则在代表性不足的群体中表现不佳。
最后，验证数据集的法律和伦理合规性。确保数据的收集获得了适当的同意，并符合 GDPR 或 CCPA 等法规。对于医疗数据，对患者标识符进行匿名化至关重要。此外，请检查许可条款：某些数据集限制商业用途或需要署名。伦理方面的考虑包括避免可能导致伤害的偏见。例如，使用具有性别偏见的历史数据训练的招聘算法可能会复制歧视模式。如果数据集缺少文档（例如，数据来源、收集方法），则更难审核这些问题。始终验证数据集的来源以及是否定期维护/更新，因为过时的数据可能会导致性能随时间下降。