一個模型能配適資料，僅表示它可以解釋已觀察到的部分模式。要支持主動推論的獨特解釋力，研究者還須與其他模型比較，例如強化學習、簡單啟發式、非貝葉斯模型或傳統控制方法。公平比較需考量模型複雜度、參數數量、訓練資料、預測資料及任務限制。若沒有比較，較合適的結論是模型具有描述力，而非理論已獲證明。
思與行
- 優先尋找預先註冊、模型恢復及樣本外預測研究。
- 以同一資料集和相近的模型自由度比較競爭解釋。
一個模型能配適資料，僅表示它可以解釋已觀察到的部分模式。要支持主動推論的獨特解釋力，研究者還須與其他模型比較，例如強化學習、簡單啟發式、非貝葉斯模型或傳統控制方法。公平比較需考量模型複雜度、參數數量、訓練資料、預測資料及任務限制。若沒有比較，較合適的結論是模型具有描述力，而非理論已獲證明。