机器学习研究中的复制和再现困难已成为近年来一个突出的话题，本研究通过介绍一个机器学习再现性本体论并将其应用于图神经网络方法，评估了研究出版物在支持再现性不同方面的程度，同时探讨了维数灾难这一机器学习中的另一个关键挑战，即数据收集、表示和分析方面的挑战，以及数据集的几何固有维度对机器学习模型的影响程度。
本研究介绍了机器学习再现性本体论，并应用于图神经网络方法评估。同时探讨了维数灾难和数据集几何固有维度对机器学习模型的影响。
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