我有一个算法，这将是一个相当简单的分类任务，具有一组特征和一个类输出，我想用机器学习算法来解决。

但是我对数据生成有问题和怀疑。我的算法用作输入的功能是由其他算法预先处理的，更重要的是，我想要更改的算法也有一个反馈循环。

基本上，我的算法越好，误报就越少。但是随着误报的减少，我可以处理越来越多的不平衡数据，这意味着训练算法变得更加困难。我可以故意降低算法的性能并生成数据，但是我不确定我得到的数据是否有意义，因为存在反馈循环。

对我来说，这似乎是一个先有鸡还是先有蛋的问题。