经过优化后的特征名称

要给出经过优化后的特征名称，你可以使用代码示例，具体步骤如下：

1. 首先，加载数据集并查看原始特征名称。例如，如果你使用的是Python的pandas库，可以使用以下代码加载数据集并查看列名：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看原始特征名称
feature_names = data.columns
print(feature_names)

2. 接下来，进行特征优化的操作。特征优化可以包括特征选择、特征缩放、特征编码等等。这里以特征选择为例，使用Scikit-learn库的SelectKBest方法进行特征选择：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

# 定义特征选择器
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5)

# 应用特征选择器到数据集
X = data.drop('target', axis=1)  # 假设'target'是目标变量
X_new = selector.fit_transform(X, data['target'])

# 获取经过特征选择后的特征索引
selected_features = selector.get_support(indices=True)

# 获取经过特征选择后的特征名称
optimized_feature_names = feature_names[selected_features]
print(optimized_feature_names)

3. 最后，输出经过优化后的特征名称。在上述代码示例中，经过特征选择后的特征名称存储在optimized_feature_names变量中，你可以直接打印该变量来查看经过优化后的特征名称。

以上是一个简单的示例，展示了如何使用代码来获得经过优化后的特征名称。根据你具体的优化需求和数据处理流程，你可能需要使用其他的特征优化方法和代码。