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特征选择：特征选择与维度灾难

1特征选择的重要性

1.1理解特征选择的基本概念

特征选择（FeatureSelection）是机器学习和数据挖掘中一个关键的预处理步骤，其目标是从原始特征集中选择出最相关的特征子集，以提高模型的性能和效率。特征选择不仅能够减少模型训练的时间和资源消耗，还能通过去除无关或冗余特征，增强模型的泛化能力，避免过拟合。

1.1.1为什么需要特征选择？

减少维度：在高维数据集中，特征数量可能远远超过样本数量，这会导致模型训练困难，增加计算成本。

提高模型性能：无关或冗余特征可能引入噪声，影响模型的预测准确性。

增强模型解释性