请给出使用机器学习算法的两个缺点
1. **有限的解释性** - 机器学习算法通常作为一个黑盒,可能很难理解模型如何做出预测或决定.这意味着对数据关系或相关关系的宝贵见解可能会丢失,因为算法只是做出预测或决定而没有提供任何解释.这种缺乏透明度和解释可能使企业或研究人员难以确定模型的有效性或结果的有效性. 2. **数据质量和数量问题** - 机器学习算法严重依赖于培训模型提供的数据的质量和数量. 差的数据质量,如不准确,不一致或不相关的数据,也可能导致不准确的预测和决定. 这就是为什么在培训模型之前拥有优质和正确验证的数据非常重要. 如果没有足够的数据,可能会使现有数据过度 generalize 或过度调整.