例子:基于流行度或复杂度选择算法,而不是数据的实际需求和问题的本质。例如,对于简单的分类问题,使用过于复杂的深度学习模型,而不是更适合的简单模型,可能会导致不必要的计算负担和过拟合问题。 4️⃣过度解读 (Overinterpretation) 例子:对数据挖掘结果的过度解读,例如,将一个相关性解释为因果关系,或者对模型的预...