什么是功能选择？ -技术百科的定义

定义-特征选择是什么意思？

在机器学习中，特征选择是使用特定变量或数据点来最大化此类高级数据科学中的效率。

特征选择也称为变量选择，属性选择或子集选择。

技术百科解释功能选择

通过功能选择，工程师和数据科学家可以消除给定系统中的许多“噪音”。 使用特征选择有助于丢弃冗余或不相关的数据，并且这种剔除可以使机器学习结果更强。 例如，在一个海洋生物学项目中，研究人员可以使用特征选择来仅选择有关一个或多个被调查物种的某些分类信息，并消除对项目不重要的其他数据。

可以使用各种类型的工具（包括Weka，Scikit-learn和R）进行功能选择。这可以帮助创建更准确的模型，并总体上改善机器学习过程。 工程师必须使用功能选择和培训数据来防止过度拟合和其他问题。 功能选择还可以帮助团队避免“维数诅咒”，这是复杂计算操作中某些数据问题的简写形式。