模糊粗糙集模型下特征选择方法的创新与实践.docx

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2025-07-27 发布于上海
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模糊粗糙集模型下特征选择方法的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据以前所未有的速度和规模不断增长，各领域积累的数据量呈指数级上升。无论是科学研究、商业运营还是社会管理，大量的数据为深入分析和决策提供了丰富的素材。然而，这些数据中存在的特征冗余问题，成为了数据分析道路上的一大障碍。特征冗余不仅占据了大量的存储资源，还使得数据处理的时间成本大幅增加，降低了数据分析的效率。在机器学习模型训练过程中，过多的冗余特征会干扰模型的学习过程，导致模型复杂度增加，出现过拟合现象，从而降低模型的泛化能力和预测准确性。

特征选择作为解决数据特征冗余问题的关键技术，在提升数据分析效率

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