一种基于POBP的自适应特征选择与预测系统

本发明涉及数据分析与预测技术领域，具体为一种基于POBP的自适应特征选择与预测系统，包括：数据采集模块，用于从各种数据源收集原始数据，所述数据源包括但不限于数据库、传感器、文件系统；数据处理模块，用于对获取的原始数据进行清洗，去除噪声数据、填补缺失值，并对数据进行标准化或归一化处理，以统一数据的尺度。通过POBP算法精确计算特征的重要性得分，并能够根据设定的阈值或数据分布动态调整选择策略，避免了传统固定阈值方法的局限性，适应不同的数据特点和任务需求，从而提高了特征选择的准确性和适应性，通过动态调整的选择策略，自动重新启动数据获取、特征选择和模型训练流程，确保模型始终保持良好的性能状态。