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本文提出了一个三阶段诊断框架，用于识别离线模型选择器为何无法胜过最佳单一模型，并将其应用于edX点击流数据上的辍学预测。研究发现瓶颈在于局部表征歧义，而非学习器选择或分布偏移，建议重新设计状态或收集新数据，而非进一步调优算法。