本文探讨了数据科学中的关键观点，即数据质量、特征选择和模型选择的重要性，强调数据和特征是机器学习性能的决定因素，而模型则是逼近这些上限的工具。
数据科学领域非常流行的一句话：“好的数据胜于好的特征，好的特征胜于好的算法。”应用于机器学习时，这句话还有另一种表达形式：“数据和特征决定了机器学习的上界，模型只是在不断逼近这个上界而已”
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