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多项式特征
一种特征工程技术，通过将现有特征提升到不同幂次来创建新变量，以捕捉数据中的非线性关系。
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多项式展开
将特征向量转换为高维空间的数学过程，通过生成所有指定阶数以下的多项式项来实现。
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多项式阶数
确定生成多项式特征时使用的最大幂次的参数，直接影响模型的复杂度。
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多项式过拟合
当使用高阶多项式特征的模型过度学习训练数据而损害其泛化能力时出现的现象。
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多项式正则化
通过惩罚多项式项的高系数来防止过拟合的技术，同时保留非线性建模能力。
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多项式基
构成完整系统的多项式函数集合，用于在扩展特征空间中表示任意函数。
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交叉特征
通过现有特征的乘法或组合生成的变量，用于揭示变量间交互作用中的隐藏模式。
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切比雪夫多项式
正交多项式家族，在特征工程中为复杂函数逼近提供更好的数值稳定性。
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样条多项式
通过多项式分段定义的函数，这些多项式连续连接，为局部非线性关系建模提供了更大的灵活性。
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交互项
原始特征的乘积，使模型能够捕捉一个变量的效应如何随其他变量值的变化而变化。
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特征的线性组合
通过现有特征的加权加法创建新变量的数学运算，通常在多项式扩展前用作预处理步骤。
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维度灾难
多项式扩展会指数级增加特征数量的问题，使得学习计算成本高昂且需要更多数据。
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多项式特征选择
识别并保留最相关的多项式项的过程，以避免过度复杂化，同时最大化模型的预测能力。
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