如何在不使用深度学习模型的情况下，将Embedding技术融入传统逻辑回归(LR)模型，并通过特征工程创新来提升模型性能？

Embedding技术在将离散特征转换为连续向量时，能显著增强模型的表达能力。要在传统LR模型中应用Embedding，首先需要将Embedding向量转化为适合LR输入的形式。这可以通过计算每个特征的Embedding向量的平均值或加权平均值实现。此外，采用部分维度的Embedding或降维方法（如PCA）可以有效控制计算复杂度。

参考资源链接：[Embedding技术如何融入传统机器学习框架——以LR为例](https://wenku.csdn.net/doc/2bnd1g7yct?spm=1055.2569.3001.10343)

在特征工程方面，组合Embedding是一种有效的策略。例如，可以通过拼接或相加不同特征的Embedding向量来构建新的组合特征，这些组合特征有助于模型捕捉特征间的复杂关系。然而，创新性的特征组合需要谨慎进行，以防止过拟合。特征重要性评估可以帮助识别出最有信息量的组合特征，而正则化技术（如L1和L2）则用于控制模型复杂度和防止过拟合。

总结来说，融合Embedding到LR模型的关键步骤包括：选择合适的Embedding向量表示方法，通过特征工程创新构建有效的组合特征，以及合理应用正则化技术来优化模型性能。为了更好地掌握这些技巧，推荐阅读《Embedding技术如何融入传统机器学习框架——以LR为例》。这篇文档详细介绍了如何将Embedding技术应用于传统机器学习模型，并提供了针对LR模型的实战应用方案。通过学习这些内容，你将能够将Embedding与传统机器学习模型有效结合，进一步提升模型的实战能力。

参考资源链接：[Embedding技术如何融入传统机器学习框架——以LR为例](https://wenku.csdn.net/doc/2bnd1g7yct?spm=1055.2569.3001.10343)