模型鲁棒性是机器学习模型在面对不确定数据时保持稳定性和准确性的关键特性。本文探讨了鲁棒性的定义、重要性及提升方法，结合百度智能云文心快码（Comate）的智能开发功能，帮助开发者构建更具鲁棒性的模型。通过数据预处理、选择鲁棒算法、应用正则化技术等策略，可以有效提升模型鲁棒性，确保其在复杂数据环境中保持稳定和准确的预测能力。