特征选择算法框架

特征选择算法框架是一种用于从原始数据集中选择最相关和最具代表性的特征的方法。这种方法可以帮助我们减少数据的维度，提高模型的性能和可解释性。常见的特征选择方法包括过滤法、包裹法和嵌入法等。过滤法通过计算每个特征与目标变量之间的相关性来选择最佳特征；包裹法通过评估所有可能的特征子集来确定最佳特征组合；嵌入法则将特征选择过程融入到模型训练中，以获得更好的性能。总之，特征选择算法框架为我们提供了一种有效的方式来处理高维数据，并帮助我们构建更精确、更可靠的预测模型。