Python
实现基于
Transformer-SVM
组合模型进行多特征分类预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
在信息化浪潮推动下，各行各业的数据体量呈现爆发式增长，应用场景趋于多元化，数据维度和结构复杂度不断提升。传统的数据分析和预测方法已难以满足高维、多特征、多类别数据的精准建模需求。尤其是在医学诊断、金融风控、舆情分析、生物信息学等领域，面对海量结构化及非结构化数据，如何开展多特征有效整合，提高分类预测的准确性与泛化能力，成为研究与工程应用的重点难题。
近年来，深度学习技术，尤其是以Transformer为代表的自注意力模型凭借高效的特征提取能力和优秀的并行计算性能，已在自然语言处理、图像识别等领域获得了显著突破。Transformer能够在特征空间上自主捕获全局依赖，有效整合高维、多源、多关系特征信息，为复杂数据场景提供了强大支持。然而，尽管Transformer在特征表征方面表现亮眼，其对于下游分类任务却存在部分局限，比如类别分布不均衡下的泛化 ...