属性选择

属性选择是一种数据预处理技术，主要用于筛选出与目标变量相关性较强的特征。这种技术可以帮助我们理解数据的内在结构，提高模型的预测准确性。在实际应用中，我们通常会根据特征与目标变量之间的相关系数、卡方检验等统计方法来评估特征的重要性，从而进行选择性保留或剔除。属性选择不仅可以减少数据的维度，降低模型的复杂度，还可以避免过拟合现象的发生。因此，属性选择是数据挖掘和机器学习领域中非常重要的一步。