原文：
由于机器学习中的模型通常是基于提前设定并训练好的模型进行的推断，一旦训练数据发生变化，模型推断的准确性可能会受到影响。对于一个机器学习应用的固定模型，我们可以说预测结果的良好性严重依赖于训练样本的质量和供应商对这些数据的质量管控。

改写要求：
1. 重点放在机器学习模型随着训练数据变化表现的敏感性，而不仅仅是单纯的原因和影响结果。
2. 强调这种敏感性对于预测的准确性和可靠性方面的潜在挑战和风险。
3. 改写语气需更正式和强调科学性。
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机器学习模型对训练数据变化的敏感性显著影响其预测的准确性和可靠性。在科学实践中，这种敏感性不仅揭示了模型推断过程中数据变化带来的潜在影响，更凸显了其在预测质量和系统稳定性方面面临的重大挑战和风险。因此，确保训练数据的高质量和一致性对于维持模型预测的可靠性和精确性至关重要。
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