Machine learning 在二元分类器中添加大量正面示例会有什么影响？

假设我用相同数量的N个肯定示例和N个否定示例训练二元分类器。现在，我试着为培训添加另一个N个正面例子。这会有什么影响

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在标签类型方面有不适当的训练示例会有什么影响。

一般来说，这意味着您会将分类算法偏向于正面示例。因此，为了获得最佳结果，训练数据集的正/负样本比例必须与验证数据集（以及稍后将在生产中使用的数据集）相同

但是，细节可能取决于您使用的算法类型，以及添加的正样本是否独立于已经存在的正样本