在机器学习领域，数据质量是一个至关重要的因素，需要我们仔细考量。它直接关系到正在开发的模型的准确性和可靠性。质量欠佳的数据可能会导致不准确或有偏差的结果，进而造成错误的决策。
在评估用于机器学习的数据质量时，有几个关键要点需要考虑：
（1）完整性：数据集应完整无缺，不存在任何缺失值或不完整的值。若缺失值过多，数据可能无法代表所研究的总体情况。
（2）准确性：数据必须精确无误。错误的值会对模型结果产生重大影响，可能导致得出错误的结论。
（3）一致性：数据应保持一致，内部不存在相互矛盾的值或不一致的情况。不一致的数据会在模型构建过程中引发混淆和错误。
（4）时效性：数据要与时俱进，与当前情况相关。过时的数据在进行决策时可能毫无用处。
（5）有效性：数据应是有效的，并且与所解决的问题直接相关。使用与正在处理的问题无关的数据可能会导致错误的推断。
在使用数据训练计算机视觉模型之前，正确地清洗和预处理数据以确保数据质量至关重要。这一过程包括查找并纠正错误、填补缺失值，以及去除任何冗余或不必要的数据。此外，定期检查和监测数据，以发现任何持续存在的数据质量问题也必不可少。