यह शोधपत्र डेटा से सहसंबंध सीखने पर चर्चा करता है, जो मशीन लर्निंग (एमएल) और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुसंधान का आधार है। आधुनिक विधियाँ जटिल पैटर्नों का स्वतः पता लगा सकती हैं, लेकिन वे अनपेक्षित सहसंबंधों को पकड़ने में विफल होने की संभावना रखती हैं। इस भेद्यता के कारण, नकली सहसंबंधों पर शोध का दायरा बढ़ रहा है, जिन्हें अक्सर मॉडल के प्रदर्शन, निष्पक्षता और सुदृढ़ता के लिए ख़तरा माना जाता है। इस शोधपत्र में, हम नकली सहसंबंधों की पारंपरिक सांख्यिकीय परिभाषा से आगे बढ़ते हैं, जो संयोग या भ्रामक चरों के कारण उत्पन्न होने वाले अकारण संबंधों को संदर्भित करती है, और यह जाँच करते हैं कि मशीन लर्निंग अनुसंधान में उनके अर्थ का निर्धारण कैसे किया जाता है। केवल औपचारिक परिभाषाओं पर निर्भर रहने के बजाय, शोधकर्ता नकली सहसंबंधों का मूल्यांकन एक व्यावहारिक ढाँचे के माध्यम से करते हैं। एक व्यावहारिक ढाँचा एक निर्णय है जो इस बात पर आधारित होता है कि सहसंबंध वास्तव में क्या करता है: यह मॉडल के व्यवहार को कैसे प्रभावित करता है, कार्य निष्पादन का समर्थन करता है या उसमें बाधा डालता है, या व्यापक मानक लक्ष्यों के साथ कैसे संरेखित होता है। एमएल साहित्य के व्यापक सर्वेक्षण के आधार पर, यह पत्र चार ढाँचों की पहचान करता है: प्रासंगिकता ("मॉडलों को कार्य के लिए प्रासंगिक सहसंबंधों का उपयोग करना चाहिए"), सामान्यीकरण ("मॉडलों को अदृश्य डेटा के लिए सामान्यीकृत सहसंबंधों का उपयोग करना चाहिए"), मानव-समानता ("मॉडलों को समान कार्य करने के लिए मनुष्यों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सहसंबंधों का उपयोग करना चाहिए"), और हानिकारकता ("मॉडलों को सामाजिक या नैतिक रूप से हानिकारक नहीं होने वाले सहसंबंधों का उपयोग करना चाहिए")। ये प्रतिनिधित्व दर्शाते हैं कि सहसंबंध की वांछनीयता एक निश्चित सांख्यिकीय गुण नहीं है, बल्कि तकनीकी, ज्ञानमीमांसा और नैतिक विचारों से सूचित एक स्थितिजन्य निर्णय है। शोध साहित्य में मौलिक एमएल मुद्दों को कैसे समस्याग्रस्त किया जाता है, इसकी जांच करके, यह पत्र आकस्मिक प्रथाओं की व्यापक चर्चा में योगदान देता है
