提前先把今天的文章发了，估计没有时间，要是有时间，还会坚持今天的发文。
我这是用自己的数据文件做的，如果有朋友需要的话，私聊我。
我的数据文件有一百多行，太长了就不全部展示了。
老规矩，上代码：
第一步，先导入会用到的库和库函数。
第二步，处理文件。
结果：
第三步，用SelectPercentile()函数做特征选择
特征1：
结果：
特征2：
结果：
特征3：
结果：
特征4：
结果：
接着使用sklearn的LDA进行维度转换。
结果：
然后，使用sklearn的GBDT组合特征。
结果：
模型采用默认的GBDT的参数。
然后，使用sklearn的PolynomialFeatures方法组合特征。
结果：
最后，加载数据集。
结果：
最后，感谢大家前来阅读鄙人的文章，不胜感激，文中或有诸多不妥之处，还望指出和海涵。