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具体的模型/算法可以归属于一类或多类别
No.136

TSVD-截断 SVD

用于降维与低维表示，采用截断 SVD发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

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No.137

UMAP-UMAP

用于降维与低维表示，采用UMAP发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

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No.138

BayesianOptimization-贝叶斯优化

用于模型超参数搜索与优化，采用贝叶斯优化辅助比较参数、特征贡献或变量交互关系，帮助理解和改进预测模型；适用范围取决于所连接的基础模型。

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No.139

BayesOptuna-Optuna、Bayes 统一接口

用于通过统一接口开展模型超参数搜索，支持随机搜索、GP 贝叶斯搜索和 Optuna TPE，可在指定模型与搜索空间内比较交叉验证结果。

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No.140

GridRandomSearch-网格、随机搜索

用于模型超参数搜索与优化，采用网格、随机搜索辅助比较参数、特征贡献或变量交互关系，帮助理解和改进预测模型；适用范围取决于所连接的基础模型。

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No.141

HStat-Friedman H 交互强度

用于模型解释与特征影响分析，采用Friedman H 交互强度辅助比较参数、特征贡献或变量交互关系，帮助理解和改进预测模型；适用范围取决于所连接的基础模型。

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No.142

LIME-局部线性解释

用于模型解释与特征影响分析，采用局部线性解释辅助比较参数、特征贡献或变量交互关系，帮助理解和改进预测模型；适用范围取决于所连接的基础模型。

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No.143

Optuna-超参搜索

用于模型超参数搜索与优化，采用超参搜索辅助比较参数、特征贡献或变量交互关系，帮助理解和改进预测模型；适用范围取决于所连接的基础模型。

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No.144

PDP_ICE-偏依赖与个体条件期望

用于模型解释与特征影响分析，采用偏依赖与个体条件期望辅助比较参数、特征贡献或变量交互关系，帮助理解和改进预测模型；适用范围取决于所连接的基础模型。

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