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性能、拿手"做加减法" 方法、在L1正则化性惩罚，将不极为重要的特证数值缩小为0，补齐最重要的的变数 景象、的特征总数远超出范例数的高维统计资料报告（如分解、球蛋白等组学统计资料报告）

2、支技向量机(SVM)

特别：获得较好区分疆界 原理图：在高维空间区域中画一条线"分界限"，营养组和重大疾病组距離这个线越远好 场面：样品量不但特色层次高的几大类难题 3：自由森林地图(Random Forest) 优势特点 多行为树一体化，包括强鲁棒性与抗过拟合曲线特性 原理图 集成型多棵科学决策树，经过微信投票（少量顺从许多）影响误判风险控制 的场景 数据统计会存在嗓声、的特点间直接关系错综复杂的消费场景

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3、为之类取"重合"更安全可靠？

采取"三大检验"机制——仅将一并被LASSO、SVM和RF共同申报为最为关键的的特点的氧分子被列入决定得票率全名单，确保建立报告的高正规性。

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为哪种那样严厉？

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3、交点显著特点通常会表达快又稳定、更本质属性的生物体学的信号

多模式重点特性Venn图

通过Venn图分析，我们找到了这些最为关键的特征，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！

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