机器学习模型的鲁棒性是什么

机器学习模型的鲁棒性（Robustness）是指模型对于数据中噪声、异常值、缺失值等错误或不完整信息的容忍程度。一个鲁棒性好的模型能够在面对这些干扰因素时仍能保持稳定的预测能力，而不会因为这些干扰因素而产生过度适应（overfitting）或者预测不准确的情况。

在实际应用中，数据经常会包含各种各样的噪声和异常值，而这些干扰因素可能会对模型的预测结果产生负面影响。一个鲁棒性好的模型能够在面对这些干扰因素时仍能保持稳定的预测能力，而不会因为这些干扰因素而产生过度适应或者预测不准确的情况。

在提高机器学习模型的鲁棒性方面，可以采用一些方法，例如数据清洗、特征选择、模型选择、集成学习等。这些方法可以帮助我们减少模型对于噪声和异常值的敏感度，提高模型的鲁棒性。