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《Python 实现Lichtenberg算法进行机器学习数据选择的方法》
通过应用Lurichtenbetg算法，我们能够通过模仿电流在数据空间中的放电路径，自动选择与目标变量最相关的特征，从而减少特征的冗余性，避免信息的丢失。在这个背景下，本项目致力于实现Lurichtenbetg算法应用于机器学习中的数据选择和特征优化，旨在为数据科学领域提供一个新的优化工具，尤其是对于复杂数据集的自动特征选择和数据预处理任务。Lurichtenbetg算法在机器学习中的应用，最为突出的特点是其独特的特征选择机制，即通过模拟电流的流动和路径分布，来识别数据中的关键特征。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144369864
该项目主要扩展有哪些(多选)
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引入更多外部变量
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多模型集成策略
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跨区域调度扩展
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增强模型鲁棒性与不确定性量化
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结合区块链的去中心化数据管理
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智能调度优化集成
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可视化与决策支持系统
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跨领域应用
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其它补充
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