Нужно ли использовать ручную разметку исторических данных

Да, ручная разметка исторических данных может быть полезна, но не всегда обязательна. Она нужна, если:

1. Данные неструктурированы (текст, изображения) и требуют аннотации для обучения моделей.
2. Есть ошибки или пропуски в автоматически собранных данных.
3. Требуется высокая точность (например, в медицинских или финансовых задачах).

Однако ручная разметка:

• Трудоемка и дорога.
• Может быть субъективной (разные разметчики — разные результаты).

Альтернативы:

• Полуавтоматическая разметка (например, active learning).
• Использование предобученных моделей для предварительной разметки.

Пример кода для проверки согласованности разметки:

from sklearn.metrics import cohen_kappa_score
annotator1 = [1, 0, 1, 0]
annotator2 = [1, 1, 1, 0]
print(cohen_kappa_score(annotator1, annotator2))  # Оценка согласия