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1、LASSO回归模型

特殊性、擅于"做退位减法" 的基本原理、可以通过L1正则化一定的惩罚，将不更重要的显著特点指数公式压缩的为0，留存最核心的变量类型 场景中、有特点总数量远大于样表数的高维数据表格源（如细胞代谢、蛋白酶等组学数据表格源）

2、能够向量机(SVM)

特质：寻求合理性类别界限 设计原理：在高维区域中画一只"分边界"，的健康组和皮肤疾病组相距如下线越远越小 景象：子样本量太小但的特征纬度高的类别相关问题 3：重复深林(Random Forest) 特别 多决策程序树集成化，具有特征强鲁棒性与抗过线性拟合程度 工作原理 模块化多棵决策制定树，利用网络投票（很多服从分配很多）减小误判问题 场所 数据资料都存在燥声、特色间原因复杂的的情景

2、原则数据分析流程图

规则机气了解分析一下工作流程图模板

3、为有什么取"在一起"更正规？

适用"什么是四大核验"机制——仅将直接被LASSO、SVM和RF一样的鉴定为根本特征英文的碳原子划为之后得票数各单，为了保证建立結果的高耐用性。

重要的性特证排顺图

为这些没法要严？

1、唯一优化算法已经受数据报告嗓声欺骗（"看错"）

2、八种不同的基本原理的神经网络算法时候"看错"的机率超低

3、联系的特点因此代表性快又稳定、更本身的微分子生物学网络信号

多模特核心显著特点Venn图

通过Venn图分析，我们找到了这些的关键特征，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！

拜谱总结

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