基本信息

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文档摘要

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探索变量与样本同时选择的序贯方法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景

1.1.1数据增长带来的变量与样本选择挑战

在当今数字化时代，数据量正以前所未有的速度增长，各领域数据呈爆炸式增长态势，从科学研究中的海量实验数据到商业领域的大规模交易记录，再到医疗行业的患者诊疗信息等。这些数据蕴含着丰富的信息，为深入研究和决策提供了广阔空间。然而，数据量的剧增也带来了一系列严峻挑战，尤其是在变量与样本选择方面。

随着数据维度不断增加，变量的数量急剧上升，这使得研究中变量选择变得极为复杂。过多的变量不仅会增加计算负担，更严重的是可能导致模型的过拟合问题。当变量过多时，模型可能会过度学习训练数据中