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在计算机或数据科学中，通过模拟或生成方式创建用于测试、训练或研究的数据集，而非收集真实数据。
AI模型需要大量数据进行训练，但实际数据不足时，开发者会构建虚拟数据集来补充。
开发者通过模拟数据来弥补真实数据的不足。
软件测试中，构建虚拟数据集能避免因真实数据缺失导致的测试不全面问题。
模拟数据集能确保软件测试的全面性。
强调的是‘构建’（创建）和‘虚拟数据集’（非真实数据的数据集合）的组合使用。
虚拟数据集用于测试或训练，真实数据集用于实际应用。前者可能包含异常值或偏差，需在生成时控制质量。
确保目标明确：是用于模型训练、性能测试还是算法验证？不同目的对数据集的分布和规模要求不同。
‘构建’源自中文动词，表示建造或创建；‘虚拟’指模拟或非真实；‘数据集’指一组数据。该短语为技术领域的复合词，直接由各部分组合而成，无特殊历史渊源。
常用于人工智能、机器学习、软件测试等技术场景，强调通过模拟或生成方式创建数据。