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分类问题中特征选择算法的多维度剖析与实践.docx

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    分类问题中特征选择算法的多维度剖析与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在信息技术飞速发展的当下，各领域的数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为众多研究领域面临的关键挑战。机器学习作为一门多领域交叉学科，致力于让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策，在解决这一挑战中发挥着核心作用。

    分类问题作为机器学习中的一项重要任务，其目标是依据已知样本的特征，判断新样本所属的类别，在众多领域有着广泛应用。以医疗领域为例，通过对患者的症状、病史、检查结果等多维度数据进行分析，运用分类模型可准确判断患者是否患病以及患何种疾病，这为医生制定精准的治疗方案提供了有力

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