在降维AI的研究实践中，研究者常面临数据质量、模型选择、实验设计等多维度挑战，本文系统梳理了降维AI领域的主要技术陷阱与应对策略，研究发现，数据预处理阶段未建立有效的缺失值处理机制（如SMOTE算法）会导致特征信息丢失；特征工程阶段过度依赖经验主义特征选择方法（如卡方检验），可能忽略关键非线性关系，