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林悦适时接过话头：“在模型训练完成后，我们进行了五折交叉验证，计算出平均误差率为0.37%，远低于行业标准。此外，我们还绘制了残差图，观察模型是否满足同方差性假设。”
周悦则展示了实验数据的可视化图表：“这是我们在不同数据集上运行模型后的预测结果对比，可以看出，即使在噪声较大的情况下，模型依然保持了较高的稳定性。”
我最后总结：“综上所述，我们认为该模型不仅适用于当前情境，也具备良好的迁移能力，可以应用于其他类似预测任务。”
全场一片寂静，随后响起一阵掌声。
评委席上，裁判长轻轻点头：“楚同学的团队表现出了极高的专业素养，逻辑严密，数据详实，值得肯定。”
我松了一口气，但没有放松警惕。赵启铭的脸色很难看，他显然没想到我们会这么快稳住局势。
“看来你们确实做了不少功课。”他冷笑道，“不过，比赛还没结束。”
“当然。”我回以微笑，“我也很期待接下来的环节。”
下一题很快公布，是一道关于机器学习算法优化的问题。这次赵启铭抢到了答题权，他的团队开始阐述自己的方案。
我一边听，一边快速浏览他们的模型结构。果然，他们在某些细节上故意模糊处理，试图混淆视听。但这些小动作瞒不过我们的眼睛。
“他们用了简化版的随机森林算法。”林悦低声提醒，“但没提特征重要性分析，明显是在避重就轻。”
“而且他们在训练过程中跳过了预处理步骤。”周悦皱眉，“这种做法会导致模型过拟合。”
我点点头，等他们说完后，主动举手：“评委老师，我有个问题想请教。”
赵启铭脸色一沉，但主持人还是点了我。
“我想请问，贵团队在训练模型时是否考虑了特征之间的相关性？”我直截了当地问，“如果没有进行去相关处理，那么最终的预测结果可能会受到多重共线性影响。”
对方一怔，显然没料到我会问得这么细。
“我们……当然考虑了。”赵启铭勉强回应，“只是在展示过程中省略了一些步骤。”
