提取融合特征流程图

提取融合特征流程图描述： 1. 数据准备：首先，收集和整理所需的原始数据。 2. 特征提取：从原始数据中提取关键特征。 3. 特征选择：根据业务需求和模型性能，筛选出最有价值的特征。 4. 特征预处理：对选定的特征进行归一化、标准化等预处理操作。 5. 特征融合：将多个特征组合在一起，形成一个新的融合特征。 6. 模型训练：使用融合特征训练机器学习或深度学习模型。 7. 模型评估：评估模型的性能，如准确率、召回率等指标。 8. 结果优化：根据评估结果，调整特征融合策略，优化模型性能。