在机器学习（ML）领域，标签错误指的是分配给数据集中实例的错误标签。这些错误可能由多种因素引起，包括人工标注失误、错误分类或数据损坏。
标签错误会对机器学习模型的性能产生重大影响，尤其是当这些错误具有系统性，或者集中在特征空间的特定类别或区域时。例如，如果一个数据集中某一特定类别的标签存在大量错误，模型可能难以学习到该类别的正确决策边界，从而导致性能不佳。
为解决机器学习中的标签错误问题，可以采用多种策略。一种方法是通过交叉验证或自助法等技术来估计模型的泛化误差。这有助于发现由于标签错误导致模型对训练数据过度拟合的情况。
另一种策略是利用主动学习或自训练等方法来修正或改进数据集中的标签。运用这些技术时，模型会在数据集的一个子集上进行迭代训练，然后利用模型的预测结果来检测和纠正剩余数据实例中的标签问题。