複数のデータソースでの多数決投票

あなたのチームは、スマートフォンの品質管理（QC）レポートを自動生成する AI モデルを開発しています。そのために、3 つの異なる品質管理ソース（"Automated Vision System"、"Human Inspector"、"Customer Feedback"）から嗜好データを収集しました。各ソースは、ペアになったテキストサンプルに対して「chosen」と「rejected」のラベルを付けています。各ペアには一意の「id」があり、各エントリは好まれた QC レビューを示します。

quality_df は pandas を使って読み込んだ統合済みの DataFrame で、3 つの異なるデータソースからのデータが含まれています。さらに、collections モジュールから Counter クラスが事前にインポートされています。