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数据质量
注意事项:确保数据的完整性和准确性。
警告:使用不完整或错误的数据可能导致错误的结论和模型性能不佳。
特征选择
注意事项:选择合适的特征对于模型效果至关重要。
警告:不必要的特征可能导致过拟合，降低模型的泛化能力。
模型评估
注意事项:使用交叉验证等方法来评估模型性能。
警告:仅依赖训练集评估结果可能会产生误导，导致模型在实际应用中表现不佳。
参数调整
注意事项:对超参数进行合理调整和优化。
警告:过度调参可能导致模型对训练数据的过拟合，影响其在新数据上的表现。
可解释性
注意事项:在选择模型时考虑可解释性，尤其在敏感领域（如医疗、金融）。
警告:黑箱模型（如某些深度学习模型）可能难以解释其决策，影响业务信任度。
部署和监控
注意事项:部署后定期监控模型性能，并进行必要的更新。
警告:忽视模型监控可能导致模型在数据分布变化时失效。
伦理与合规
注意事项:了解相关法律法规，确保数据使用的合规性。
警告:违反隐私法或伦理规范可能导致法律后果和信任危机。
实验记录
注意事项:保持详细的实验记录和版本控制。
警告:缺乏记录可能使得结果难以复现，影响团队协作。
通过遵循这些注意事项和警告，您可以有效降低潜在风险，提高工作效率和结果的可靠性。
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