构建数据标签的时候以下说法正确的是 A. 构建数据标签的时候只需要保证正例样本正确B. 构建数据标签的时候不需要有负例的样本C. 构建数据标签的时候需要考虑业务/行业等属性，需要有一定的业务知识D. 构建数据标签范围越小越好

构建数据标签时，需要确保标签的准确性和全面性。正例和负例样本都是必要的，因为它们共同构成了机器学习模型训练的基础。同时，构建数据标签时还需要考虑业务或行业的特定属性，以确保标签能够准确反映实际应用场景。标签范围的大小应根据具体需求来确定，而不是一味追求越小越好。