选择一个带有偏见的初始（种子）数据集是否会影响使用主动学习构建的机器的训练和准确性？

回答：

可能会。如果一个种子数据样本存在严重偏见，且模型未见过特定类别的任何示例，那么在预测时，模型可能会将这些示例错误地预测为属于其他类别，并且以高置信度进行预测（即，它已经严重偏见）。因此，模型不会觉得有必要为这些数据实例查询标签，也不会学习它们。但当我们后来用真实标签测试模型的结果时，会显示出低准确性，因为这些实际上是错误的预测。

尽管如此，我们可能也不希望种子数据集中的训练数据分布是“完美均匀”的，因为如果我们有大量的异常值或人为错误导致的错误标签，或者存在严重偏斜但概率较低的数据集群，这些可能是不希望看到的，会阻碍模型的性能。

一种解决方案可以是对这些实例进行“主动清理”，或者，我们可以允许种子数据具有一定程度的 intentional bias（这可以是针对高密度集群、重要标签、集成分歧或模型的不确定性）。然后，我们确保在基于模型结果的进一步决策过程中考虑到这种引入的偏见。