需要從評分mProphet模型中排除那些貢獻權重很小的引數，以便在總體上沒有太多的引數，還是說整體引數在統計上無關緊要？

刪除這些與測量質量預期不符的引數似乎是合乎邏輯的，因為它們可能是由於過度擬合造成的。例如，如果以某種質量誤差的係數為正，那麼質量誤差越大越好這種邏輯是沒有意義的。這強烈表明需要仔細檢視資料以瞭解模型的結束方式，並考慮最好能從模型中刪除此值。這強烈表明需要仔細檢視資料以瞭解模型如何最終變成這樣，但最好從中刪除此值。Skyline 以紅色突出顯示此類需要刪除的值，需要取消選中它們並對模型進行重新驗證。

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