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在一定程度上解决了单一特征的离散和稀疏的问题，新组合特征对目标变量的解释能力增加。 降低原有特征中噪音信息的干扰，使得模型鲁棒性更强。
降低了模型的复杂性并提高模型效率，数据建模可基于能表达原有信息的组合特征展开。 如果将原有特征与新组合特征共同加入到训练集中，能有效兼顾全局特征（原有单一特征表达的信息）和个性化特征（新组合特征所表达的信息），在很多场景下能有效提高准确率。
资料来源：《Python数据分析与数据化运营（第2版）》，文章链接：https://developer.aliyun.com/article/726313
2021-11-03 15:37:05赞同 展开评论 打赏
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