学习曲线是诊断瓶颈的 X 光片

学习曲线（横轴为训练样本量，纵轴为误差）是 ML 项目中最被低估的诊断工具。如果增加数据后测试误差仍在下降，瓶颈是数据量；如果测试误差已趋于平稳，瓶颈是模型复杂度。这个"先诊断再治疗"的思维可以迁移到任何资源分配决策——在投入资源之前，先用最小实验确认瓶颈在哪里。