们的合作模式出人意料地高效。
林薇负责掌舵，她凭借对业务的敏感和强大的逻辑分析能力，定义数据清洗的规则、筛选关键特征变量、设计模型验证的路径。
而陈默则像一位沉默的领航员，用一行行简洁而强大的代码，将林薇的思路转化为现实，搭建起坚实的底层架构，并处理那些最棘手的技术难题。
大多数时候，两人之间的交流只有寥寥数语。
“这个特征向量维度太高，需要降维处理。”
林薇指着屏幕上的一片数据说。
“嗯，PCA（主成分分析）。”
陈默头也不抬地回答，手指在键盘上化作一片残影。
“数据噪音太大，常规的异常值过滤效果不好。”
“试试孤立森林算法。”
他们的默契，建立在纯粹的专业之上，无需多言。
然而，当他们将第一版模型搭建起来，用历史数据进行回测时，一个巨大的瓶颈出现了。
模型的预测准确率，始终在 40% 左右徘徊，远远达不到与李总约定的 60% 的底线。
这个数字，比随机猜测好不了多少，毫无实用价值。
会议室里，白板上画满了复杂的逻辑图和公式，气氛压抑。
“问题到底出在哪？”
林薇揉着太阳穴，眼中布满了血丝。
他们已经尝试了所有主流的分类算法，从逻辑回归到梯度提升树，但结果都大同小异。
“用户的行为数据我们都用上了，消费记录、登录频率、页面停留时间……能想到的特征都加进去了。”
陈默也陷入了长久的沉默，他盯着屏幕上那些无法拟合的散点图，眉头紧锁。
这不只是算法问题，更深层的原因，他们还没有触及。
连续两个晚上的通宵奋战，他们几乎将所有可能性都推翻重来，但模型依旧像一头倔驴，纹丝不动。
挫败感像潮水般涌来，连林薇都开始怀疑，这是否真的是一个无法完成的任务。
第三天深夜，办公室只剩下他们两人。
林薇趴在桌上，几乎要放弃时，一直没说话的陈默突然开口了。
“我们可能……一直都错了。”
林薇猛地抬起头。
“我们一直在分析用户做了什么，”陈默的目光亮得惊人，他指着一行用户日志数据，“但我们忽略了，用户没做什么，可能更重要。”
他调出两个用户的行为日
