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1、LASSO再现

优点、厉害"做減法" 远离、借助L1正则化惩治，将不更重要的特征英文常数再压缩为0，保持最关键点的变数 动画场景、特殊性数目远超出模本数的高维信息（如分泌、球蛋白等组学信息）

2、适用向量机(SVM)

优点：找到合适总类边缘 的原理：在高维余地中画一只"分界限"，身体组和患病组距離一条线越远越差 应用场景：子样本量越来越但有特点因素高的等级分类现象 3：随机的森林地图(Random Forest) 优点和缺点 多战略树融合，集于一身强鲁棒性与抗过拟合曲线能力素质 基本原理 一体化多棵行政决策树，利用网上投票（往往依从往往）降低了误判分险 游戏场景 统计数据具备环境噪声、症状间有关错综复杂的场境

2、规定介绍流程图

准则机气借鉴介绍程序过程流程图

3、为那些取"并集"更靠普？

通过"四重效验"策咯——仅将并且被LASSO、SVM和RF一样评定为最为关键的特性的分子结构划入从而待选各单，以保证筛分最终结果的高能信性。

主要性特点排顺图

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多绘图非常重要基本特征Venn图

通过Venn图分析，我们找到了这些要素特征，并在独立验证中证明：仅用这些精简特征重建模型，依然保持高预测准确度！

拜谱个人总结

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