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本文表明，精心的预处理——尤其是上下文长度选择、归一化和正则化——可以使简单的线性模型（如 Ridge 回归）在时间序列预测基准测试中与大型 Transformer、MLP 和 CNN 模型相竞争或更优。
本文认为，非线性模型在生物医学预测中常未能超越线性回归的原因在于测量噪声而非模型不足，因为噪声对非线性结构的衰减速度快于线性结构，这一限制无法通过更多数据或模型复杂度来克服。