特征选择

特征选择是机器学习中一个重要的步骤，它涉及到从原始数据集中选择最有用的特征来提高模型的预测性能。这个过程通常包括两个步骤：过滤法和包装法。过滤法根据特征与目标变量之间的相关性或特征之间的相关性来选择特征，而包装法则使用一种预测模型来评估每个特征的重要性并选择最佳的特征子集。特征选择的目的是减少冗余信息、降低计算成本、避免过拟合以及提高模型的可解释性。在实际应用中，特征选择需要根据具体问题和数据集的特点来进行，以确保所选特征能够最大程度地提高模型的性能。