一种结合迁移学习异构特征评估方法

本发明公开了一种结合迁移学习异构特征评估方法，包括以下步骤：S1、异构数据源识别与预处理；S2、特征空间映射；S3、特征选择与评估；S4、联邦学习框架构建；S5、模型融合与优化；S6、隐私保护技术应用；S7、实时反馈与迭代优化；S8、跨领域知识迁移探索；S9、案例研究与实证分析；针对异构数据源的融合难题，通过特征空间映射和领域自适应技术，有效地统一了不同数据源的特征表示，利用LASSO回归基于模型的特征选择技术，精确地识别出对预测任务最为关键的特征；联邦学习框架的引入允许多个参与者协作训练模型，而无需共享原始数据，这为数据共享提供了新的解决方案。