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包含未经人为修改或伪造的原始数据的集合，用于分析、研究或系统测试。
机器学习模型必须基于真实数据集训练，才能保证预测的准确性。
机器学习模型需要使用真实数据进行训练，以提高预测准确性。
在软件开发中，真实数据集用于验证系统在实际环境中的性能表现。
软件开发中，真实数据用于测试系统在实际场景中的性能。
与‘模拟数据集’相对，强调数据的真实性与原始性。
真实数据集包含实际采集的数据，而模拟数据集则由人工生成。前者更适合验证系统在真实场景中的表现。
在机器学习项目中，优先使用真实数据集以确保模型的泛化能力。
‘真实’源自中文，表示‘真实的、未经伪造的’；‘数据集’为‘数据’与‘集合’的组合，指代一组数据。整体为中文构词法，无外来语成分。
在数据科学、机器学习、软件测试等技术领域广泛使用，强调数据的原始性与可靠性。避免与‘合成数据’或‘模拟数据’混淆。