基本信息

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文档摘要

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深度特征合成算法的改进策略与多元应用探索

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，机器学习作为处理和分析这些海量数据的关键技术，在各个领域得到了广泛应用。从金融风险预测到医疗诊断辅助，从图像识别到自然语言处理，机器学习模型的性能直接影响着相关应用的效果和价值。而在机器学习的流程中，特征工程是至关重要的环节，其质量很大程度上决定了模型的表现。传统的特征工程主要依赖人工完成，数据科学家需要凭借丰富的经验、深入的领域知识以及大量的试验和错误，手动从原始数据中提取和构建特征。这一过程不仅耗费大量的时间和精力，而且容易受到人为因素的影响，导致效率低下且难以保证特征的最优性