数据一样，y却不一样的样本该怎么处理？

如果数据量足够大，这类似的数据占比可以忽略的话，可以不考虑影响，这对训练结果带来的影响很小。

但是如果占比较大，就需要修正保留正确的样本。如果不能修正，建议去除。

我倒是和极客兔兔的观点有些不同。

我觉得数据相同、目标值不同的样本，自身也是含有信息的。比如10条重复样本，70%是阳性，30%是阴性的情况与20条重复样本，50%是阳性，50%是阴性的情况是不同的。

直接删去会影响到模型的精度。