基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

特征选择：特征选择的基本方法：过滤法

1特征选择概述

1.1特征选择的重要性

在机器学习和数据挖掘中，特征选择（FeatureSelection）是一个关键步骤，它涉及从原始特征集中选择最相关的特征子集，以提高模型的性能和解释性。特征选择的重要性体现在以下几个方面：

减少过拟合：通过去除不相关或冗余的特征，可以减少模型的复杂度，从而降低过拟合的风险。

提高模型性能：减少特征数量可以加速模型的训练过程，同时在某些情况下，减少噪声特征可以提高模型的预测准确性。

增强模型解释性：较少的特征使得模型更容易理解和解释，这对于业务决策和模型调试尤为重要。

1.