ML 带隙预测评测：固定随机种子不等于稳健性，换 split 误差从 0.10 飘到 0.15 eV

ML 研究者 Jorge Bravo Abad 指出，固定 randomstate=42 获得 MAE 0.12 eV 只能证明结果可重复，不能证明模型稳健。换用 5 个种子和数据划分后，带隙预测误差在 0.10–0.15 eV 之间波动（±0.02 eV），因此 0.01 eV 量级的模型差异不足以证明算法更优，研究应报告多次运行的均值±标准差。