在机器学习的世界里，100%的准确率真的值得欢呼雀跃吗？本文揭示了高准确率背后可能隐藏的陷阱，例如数据集偏差、过拟合和测试集泄露，并强调了泛化能力和鲁棒性的重要性。避免盲目追求完美，才能构建真正可靠的模型。
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