特征选择

特征选择是一种在机器学习和数据分析中常用的技术，它的目的是从原始数据集中选择最有用的、最具代表性的特征，以降低模型的复杂度、提高预测准确性和泛化能力。特征选择可以通过过滤法、包裹法、嵌入法等方法实现。过滤法根据特征与目标变量之间的相关性进行筛选，包裹法通过训练模型评估特征的重要性并进行选择，嵌入法则将特征选择嵌入到模型训练过程中。特征选择在实际应用中具有重要的意义，可以帮助我们更好地理解数据、发现关键信息，从而提高模型的性能和可靠性。