DNN 深度学习建模 (portable)

基于 PyTorch 实现 MLP (Multi-Layer Perceptron) 进行二分类建模。

核心流程：特征标准化 → MLP 训练（BatchNorm + Dropout + Early Stopping） → 概率预测 → 三段式评估

适用场景：

• 高维特征交互建模
• 特征间存在复杂非线性关系
• 数据量充足（>10k 样本）
• 对模型性能有极致追求（可与 XGBoost 做 ensemble）

参数说明