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透明度不足以建立信任：心理学监督式机器学习中的信息泄漏与流程过拟合
Transparency Is Necessary but Not Sufficient for Trust: Information Leakage and Procedural Overfitting in Supervised Machine Learning for Psychology
AI 导读
针对 Min 等人（2026）提出的心理学监督式机器学习透明度清单，本文指出信息泄漏与流程过拟合仍可在报告看似透明的情况下产生过于乐观的模型性能估计。作者建议增加两项清单要求：使信息泄漏可审计的报告规范，以及通过预注册前瞻性指定关键分析决策。若指南不充分强调这两类问题，可能让读者误以为模型评估的效度威胁已被排除。
来源：PsyArXiv 预印本 · osf.io