Поляризация в машинном обучении представляет собой явление, при котором данные или результаты делятся на строго противоположные категории. Это приводит к утрате более тонких представлений о данных. Поляризация возникает из-за неэффективных настроек алгоритмов, что приводит к искусственному разделению информационных пространств и снижению качества моделей.