现代的表格机器学习模型在高维、共线且易出错的数据上取得了卓越的性能，这一现象挑战了“垃圾进，垃圾出”的传统观念。研究表明，预测鲁棒性并非仅仅依赖于数据的整洁性，而是数据架构与模型能力之间的协同作用。通过将预测变量空间中的“噪声”划分为“预测误差”和“结构不确定性”，证明了利用高维的易出错预测变量集能够渐进地克服这两种噪声，而清理低维的预测变量集则无法实现同样的效果。...