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材料领域的数据很多都是偏态的，比如文献只会报道性能好的样本。这样的数据分布会对模型训练和预测造成哪些影响？一般有什么应对方式？

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1.对于判别模型和生成模型，特征维度和样本数量之间有没有一个比较合适的比例？如果数据比较稀缺，有哪些比较可行的合成或扩充数据的方法？
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4.目前在可解释机器学习领域，有哪些可解释性技术和手段在材料科学领域比较可靠且实用？

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