机器学习中常见的错误包括：过度拟合、选择错误的评估指标、数据泄露、忽视模型的解释性、不进行特征工程、忽略异常值和噪声处理、不合理的比较基准、缺乏模型验证、单一算法依赖、不足的数据集大小。这些错误可能……
