特征选择

特征选择是机器学习中的一个重要环节，它是指从原始特征中选择出对预测结果影响最大的特征。特征选择的目的是减少特征的数量，提高模型的泛化能力，降低过拟合的风险。常用的特征选择方法有过滤法、包装法和嵌入法。过滤法是根据特征与目标变量之间的相关性进行筛选，包装法则是根据模型的性能来选择特征，而嵌入法则是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广泛的应用前景，例如在金融领域可以用来预测客户违约风险，在医疗领域可以用来预测疾病发展趋势等。