机器学习模型分类与模型融合

该案例涵盖了多个关键技术步骤以提高分类模型的性能。首先，通过特征选择（SelectKBest）减少特征维度，优化计算效率并减轻模型的复杂度。随后，使用数据标准化（StandardScaler）处理不同特征的尺度问题，确保各特征对模型训练的影响均衡。模型方面，选择了多种分类算法，包括KNN、SVM、Random Forest和Logistic Regression，分别评估其在特定数据集上的表现。

为了防止过拟合，采用交叉验证评估模型性能。交叉验证通过多次训练和验证，有效检验了模型的泛化能力。最后，通过模型融合（Ensemble Learning）策略，使用投票机制将多个模型的预测结果结合起来，提升整体预测准确率。虽然没有涵盖超参数调优，但实际应用中通常需要进一步优化参数，以获得更好的模型性能。