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●分类特征的本机处理:该模型本质地了解和过程分类数据,而无需手动一式壁炉编码或其他预处理技术。这简化了数据管道,并保留了分类变量内的关系。●使用时间数据的稳健性能:该模型有效地捕获了时间序列数据的模式和趋势,使其适合涉及预测,异常检测或序列分析的应用。●高心电图特征的有效处理:模型可以管理具有大量唯一值(高基数)的功能,而计算复杂性或内存需求的显着增加。●内置的缺少值处理:模型可以优雅地容纳缺失的数据而无需插入或删除,从而确保由于数据集不完整而不会丢失有价值的信息。●高级正则化技术以防止过度拟合:该模型结合了L1和L2正则化,辍学或早期停止以控制模型复杂性并防止过度拟合的技术,从而改善了对看不见数据的概括性能。

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