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由于缺乏透明度和围绕要构建数据驱动模型的步骤，因此机器学习领域面临着“再现性危机”。
由于机器学习变得更加流行并且广泛使用在许多不同的领域，这变得至关重要，以确保研究人员正在报告所有详细信息 - 关于数据集，模型和代码的集合，选择和可用性 - 允许适当的再现性结果。
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