林琬真等人对罪名预测的研究的缺点

林琬真等人的罪名预测研究基于机器学习算法，利用被告人的案件信息进行预测。但是，该研究存在以下缺点：

1. 数据不足：该研究使用的数据集只包含了281个案例，数据量较小，难以覆盖所有情况，导致预测结果可能存在偏差。

2. 模型不够复杂：该研究使用的机器学习算法相对简单，没有考虑到案件信息之间的复杂关系，可能导致预测结果的准确性不高。

3. 缺乏解释性：该研究的机器学习算法缺乏解释性，无法解释预测结果的原因，可能导致对预测结果的误解。

4. 数据来源不明确：该研究未明确说明数据来源，可能存在数据质量问题，影响预测结果的准确性。

综上所述，林琬真等人的罪名预测研究还有改进的空间，需要更多的数据和更复杂的模型来提高预测的准确性和可靠性。