特征选择 | 亚图跨际

特征选择是一种数据预处理方法，用于从数据集中选择最有代表性、最具预测性的特征（即变量或属性），以减少模型的复杂性、提高训练速度和泛化能力。特征选择在机器学习、数据挖掘、生物信息学等多个领域应用广泛，特别是在高维数据集（例如基因表达数据）中。常用的特征选择方法可以分为三类：过滤法、包裹法和嵌入法。