今天开始组队搞了第一题的内容

我负责建模的，只能打个辅助，帮助团队尽快找到突破口

我们看的这篇文章中，数据预处理部分存在大量的主观处理方法。
比如选取众数，中位数，算术平均值，主观假设选取合适的值填补空缺值，删去超出范围的值，对数据集的一些特征进行高度主观的评价和假设，用一些高深莫测的学术用语，奇奇怪怪的丑陋公式，非常长的叙述语句，各种奇奇怪怪的模型来帮助他们掩盖或修饰最为简单质朴的思路。
我的结论是，统计分析中充满了“谎言”，
他并不严谨，他只是用来评价数据本身。

这些论文里大多使用一些奇奇怪怪的模型工具，指标公式来实现同一个目标

队友深陷随机森林模型和Umap库中