模型的能力边界由输入决定

输入是模型的上限

模型是"输入进什么、就学什么"的机器。想预测角球，却没有传中、边路进攻的数据，模型再聪明也猜不准。反过来，输入给得准、给得全，简单的模型也能做出可靠的判断。

所以设计模型先问三件事

• 我要回答什么问题？问题定义不清楚，输入就无从选起。
• 回答这个问题需要哪些数据？缺的数据，决定了答案的天花板。
• 哪些数据我拿不到？拿不到的部分，就是模型的盲区，要写进局限说明里。

边界意识的好处

清楚边界，就不会拿"预测角球的模型"去判断红黄牌，也不会因为模型答不了它从没学过的问题而失望。每个模型都老老实实待在它该在的位置上，才是对模型、对读者都负责的做法。