临床预测模型的质量取决于训练数据，但缺失率、类别比例这类单指标与模型上线后的表现没有直接挂钩。一项在MIMIC-IV三个队列和eICU多中心数据库上开展的探索性基准，把数据质量拆成完整性、标签噪声、分布相似性、代表性和时间完整性五个分量，每个受控条件下都真实训练模型并测量留出患者上的对数损失与校准变化。复合分数在三个受控队列中方向一致，但联合两种损坏时危害呈次可加而非相乘，且在21家可分析eICU医院上只与校准相关、与判别力无可检测关联。
单基因糖尿病基因中大量变异因证据不足被归为意义未明变异，ClinVar 里长期积压。一项分析用 22 个相关基因的 7706 个已明确分类单核苷酸变异训练可解释分类器，在 771 个留出变异上取得 ROC-AUC 0.9989、AUPRC 0.9970，并对致病类召回 1.00。特征消融显示高分部分来自特征与 ACMG 判读标准的重叠，但在无法直接援引计算证据的非错义变异上仍以 99.0% 对 87.0% 超过多数类基线，随后对 6306 个意义未明变异给出逐变异解释的排序。
电网入侵检测的误报和漏报被折算成发电机级别的网络物理风险成本，再进入调度优化，而不是只优化检测的F1分数。此前检测与调度各自独立优化，检测误差对运行费用的影响没有进入决策目标。在ICS与Sherlock两个电网数据集上，按误报、漏报和风险缩放系数做网格搜索后，部分参数配置的最低调度费用低于对应基线，但改善幅度随数据集和参数配置而变。
该工作在配对样本范式下跨三个7B级模型和三个数据集刻画隐藏状态探针检测LLM幻觉的信号几何，发现信号由单一均值漂移分量主导、移除该方向后检测降至随机水平，收缩线性判别分析弥合约73%的一维与全维分类器差距，简单L2正则逻辑回归以0.952 AUROC界定或优于十二种受控架构替代方案，且LayerMix多层聚合在无oracle访问下匹配oracle层性能。
该研究利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS，2011–2018，3622人）与英国老龄化纵向研究（ELSA，2012–2020，2059人）两个前瞻性队列，在基线无衰弱且以脂质蓄积指数（LAP）定义MASLD的中老年人中，用LASSO、Boruta与递归特征消除从31个候选变量中筛出14个共识预测因子并训练九种机器学习模型，结果逻辑回归表现最佳（CHARLS内部测试AUC 0.740，ELSA外部验证AUC 0.753），疼痛是预测贡献最大的变量（平均绝对SHAP值0.184），在包含基线衰弱指数的完全校正模型中疼痛仍与新发衰弱相关（CHARLS RR 1.219，ELSA RR 1.310），归因分
Gaglioti等人利用1984至2020年阿拉斯加野火的遥感数据，考察新火遇到既往火烧区时的表现，并用逻辑回归模型评估年轻植被对野火的抵抗程度以及更暖更干条件是否影响这种抵抗，发现近期火烧区的年轻植被历史上对火活动有强烈抑制作用，复燃率比老林低1至3个数量级，火烧区边缘常成为后续火的屏障，简单景观燃烧模型估计若无此负反馈，阿拉斯加过去40年野火会多出5倍；极端火天气显著削弱这一关系，尤其在年轻林中，但以历史极端火年为常态的未来气候模拟并未完全抵消既往火烧的抑制作用；与相邻美国西部类似研究相比，阿拉斯加既往火烧对新火活动的限制作用强一倍。
该研究在一项前瞻性单中心队列中纳入143例临床局限性前列腺癌（cT1-2N0M0）并接受腹腔镜根治性前列腺切除术的患者，术前检测血清骨代谢指标（如骨钙素N端中段片段和碱性磷酸酶）并提取双参数MRI影像组学变量（表观扩散系数均值与Ktrans均值），用多变量逻辑回归整合血清与影像标志物构建预测模型，结果显示整合模型ROC曲线下面积为0.984，显著优于单一生物标志物与影像特征（均p<0.001），决策曲线分析显示临床净获益且校准良好（Hosmer-Lemeshow检验p=0.830），按模型风险分层分为高风险组53例与低风险组90例，两组无骨转移生存差异显著（log-rank p<0.001）。
该研究使用零样本大语言模型流程（Gemini 3.5 Flash 与 Claude Haiku）从 MIMIC-IV 中 1,507 名结直肠癌患者的 2,728 份出院记录里提取 46 种症状，基于 phi 相关（≥0.10）与 Louvain 社区检测构建患者层面症状共现网络，两种模型均收敛于三个临床可解释的症状群——全身性、结直肠癌疾病特异性与胃肠道症状群，且全身性症状群负担与院内死亡（OR=1.33）和 1 年死亡（OR=1.41）相关、结直肠癌疾病特异性症状群负担与 30 天再入院（OR=1.20）相关，这些关联在调整转移性疾病后依然稳健。
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