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2、大力支持向量机(SVM)

作用：寻觅利润最大化几大类界线 基本原理：在高维办公空间中画一根"分边界线"，良好组和疾患组差距这一条线越远越贵 的场景：样表量不太但基本特征要素高的分类整理现象 3：js随机数森立(Random Forest) 优势 多行为树一体化，具有强鲁棒性与抗过曲线拟合的能力 的基本原理 一体化多棵决策分析树，按照点赞（极少依从部分）降低了误判隐患 场景中 数据统计具有背景噪声、有特点间相互关系冗杂的场面

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应用"三大核验"思路——仅将同時被LASSO、SVM和RF同一举证为重点表现形式的原子并入终结待选名單，确认建立没想到的高安全性能。

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为那些这麼要严？

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通过Venn图分析，我们找到了这些关健特征，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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