我听见主持人说：“请听题——”
全场瞬间安静，所有人的目光都集中在讲台上。我的手指搭在答题器上，心跳平稳，但神经已经绷紧。我知道，这一轮问题不会简单。
“本题为综合应用题。”主持人继续念道，“题目是：如何利用非线性回归模型预测学生考试成绩，并评估模型的稳定性？请团队在五分钟内完成作答。”
赵启铭那边立刻开始讨论，声音压得很低，但我能感觉到他们的节奏很快，显然早有准备。而我们这边，林悦和周悦对视一眼，眉头微蹙。
“数据刚被篡改过，我们的模型还在恢复中。”林悦低声说，“这题需要调用大量原始样本，如果模型不稳……”
“没问题。”我打断她的话，语气坚定，“我们有备份方案。”
林悦一愣，随即点头。她知道，我说的不只是技术上的备用模型，更是我们整个团队的知识储备。从竞赛筹备阶段开始，我们就把每一道可能考到的题型拆解了无数遍，每一个成员都参与过至少三次模拟答辩，甚至连评委可能提出的刁钻问题我们都整理成了文档。
“林悦，你负责理论推导部分。”我迅速分配任务，“周悦，你来补充实证分析。我来做总结陈述。”
“明白。”
时间一分一秒过去，我们迅速调出资料，翻阅笔记，在脑海中构建起完整的逻辑链条。我的手边还放着那张沈珩传来的信息纸条，上面写着IP地址的来源以及赵家与校外机构的合作记录。但现在不是深究的时候，我们必须先赢下这一轮。
“楚昭。”周悦突然开口，“你觉得他们会在这道题里设陷阱吗？”
我沉吟片刻，点头：“可能性很大。他们既然敢篡改数据，就一定会想办法让我们的回答显得漏洞百出。”
“那怎么办？”
“那就让他们无处下手。”我淡淡一笑，翻开笔记本，快速写下几个关键公式，“我们不只回答问题，还要给出最严谨、最无可挑剔的解决方案。”
五分钟很快过去，主持人宣布答题开始。我按下答题器，第一个抢到机会。
“我们的思路分为三个部分。”我站起身，语气平稳，“首先，建立非线性回归模型的基础框架；其次，通过交叉验证法评估模型的泛化能力；最后，引入残差分析和稳定性测试，确保预测结果的可靠性。”
我一边说，一边在屏幕上画出流程图，清晰明了地展示出整个建模过程。台下的评委们纷纷点头，连那位刚刚对我们提出质疑的张评委也微微颔首。
“具体来说。”我继续讲解，“我们采用了多项式回归作为基础模型，并使用岭回归方法防止过拟合。为了提高预测精度，我们还加入了正则化项，并通过网格搜索法优化超参数。”
林悦适时接过话头：“在模型训练完成后，我们进行了五折交叉验证，计算出平均误差率为0.37%，远低于行业标准。此外，我们还绘制了残差图，观察模型是否满足同方差性假设。”
周悦则展示了实验数据的可视化图表：“这是我们在不同数据集上运行模型后的预测结果对比，可以看出，即使在噪声较大的情况下，模型依然保持了较高的稳定性。”
我最后总结：“综上所述，我们认为该模型不仅适用于当前情境，也具备良好的迁移能力，可以应用于其他类似预测任务。”
全场一片寂静，随后响起一阵掌声。
评委席上，裁判长轻轻点头：“楚同学的团队表现出了极高的专业素养，逻辑严密，数据详实，值得肯定。”
我松了一口气，但没有放松警惕。赵启铭的脸色很难看，他显然没想到我们会这么快稳住局势。
“看来你们确实做了不少功课。”他冷笑道，“不过，比赛还没结束。”
“当然。”我回以微笑，“我也很期待接下来的环节。”
下一题很快公布，是一道关于机器学习算法优化的问题。这次赵启铭抢到了答题权，他的团队开始阐述自己的方案。
我一边听，一边快速浏览他们的模型结构。果然，他们在某些细节上故意模糊处理，试图混淆视听。但这些小动作瞒不过我们的眼睛。
“他们用了简化版的随机森林算法。”林悦低声提醒，“但没提特征重要性分析，明显是在避重就轻。”
“而且他们在训练过程中跳过了预处理步骤。”周悦皱眉，“这种做法会导致模型过拟合。”
我点点头，等他们说完后，主动举手：“评委老师，我有个问题想请教。”
赵启铭脸色一沉，但主持人还是点了我。
“我想请问，贵团队在训练模型时是否考虑了特征之间的相关性？”我直截了当地问，“如果没有进行去相关处理，那么最终的预测结果可能会受到多重共线性影响。”
对方一怔，显然没料到我会问得这么细。
“我们……当然考虑了。”赵启铭勉强回应，“只是在展示过程中省略了一些步骤。”
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