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人工智能完整词典
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乘法交互作用
通过乘法组合两个或多个变量的数学运算，在预测模型中捕捉它们之间的非线性协同效应。
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加法交互作用
变量的线性组合，其中组合效应等于各个效应的总和，用于建模特征之间的累积关系。
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特征交叉
通过交叉现有变量创建新特征的技术，以揭示隐藏模式并提高机器学习模型的性能。
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交互项
通过数学组合现有特征创建的合成变量，用于在统计和预测模型中表示交互效应。
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变量变换
对现有变量应用数学函数的过程，以创建新的表示形式，从而提高模型的线性度和可解释性。
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非线性交互作用
变量之间的复杂关系，其中组合效应与各个效应的总和或乘积不成比例，需要特定的变换。
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特征交互矩阵
系统表示所有可能特征对之间交互作用的结构矩阵，用于识别最具信息量的组合。
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交叉特征生成
根据预定义规则通过交叉现有变量自动创建新特征的过程，以丰富特征空间。
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交互深度
特征间交互的复杂程度，衡量在给定交互中同时组合的变量数量。
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高阶特征
由涉及三个或更多变量的交互衍生出的特征，能够捕捉数据中复杂的多维关系。
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特征组合
通过按照预定模式对现有变量进行加权或非加权组合，系统性地构建新特征的方法。
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交互发现
通过统计分析或算法分析自动识别变量间最相关交互的过程，以优化特征工程。
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特征增强
通过基于现有变量间的交互创建新的合成变量来扩展特征空间，以改进建模效果。
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协同特征
通过组合具有协同效应的变量创建的特征，其交互产生的信息价值高于各部分之和。
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特征交互空间
表示特征间所有可能交互的多维数学空间，通过探索该空间来识别最优组合。
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交互强度
变量间交互重要性和显著性的量化度量，通常通过统计检验或特征重要性来评估。
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特征配对
系统性地创建特征对交互的技术，用于探索数据集中双边关系的方法。
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多向交互
同时涉及三个或更多变量的复杂交互，能够在预测系统中对多维现象进行建模。
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交互编码
将变量间交互进行转换和数值化表示的过程，使其适用于机器学习算法。
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