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雷达卡
Python
实现基于
mRMR-CNN-GRU-MHA
最大相关最小冗余特征选择（
mRMR
）结合卷积门控循环单元（
CNN-GRU
）和多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
多特征分类预测是工业智能、金融风控、设备运维、医疗监测、能源管理和环境预警中的核心技术任务。此类任务通常需要根据多个连续变量、离散变量或统计指标，对当前样本所属状态、风险等级、故障类型或运行阶段进行判断。传统机器学习模型往往把每条记录视为彼此独立的静态样本，重点学习同一时刻不同特征之间的映射关系。然而，真实业务数据通常按照时间顺序持续产生，当前状态不仅受到当前特征值影响，还与前一阶段的趋势、周期变化、累积效应和突发扰动存在密切联系。若忽略这种时间依赖关系，模型可能只能识别局部数值差异，难以捕获状态演化规律，从而出现误报率偏高、跨场景稳定性不足以及对渐进式异常反应迟缓等问题。
多源数据还普遍存在相关特征、冗余特征和弱相关特征共同出现的情况。某些特征虽然单独具有较高预测价值，但其表达的信息与已选特征高度重复；另一些特征单独相关性一般，却能与其他变量构成具有判别力的组合模式。若直接将全部特征 ...
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