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特征选择（模型输入参数的分析选择）方法汇总 特征选择是模式识别和机器学习领域的重要研究课题之一。为了提高准确率, 人们往往最大限度地提取特征信息。然而, 过大的特征向量维数不仅导致计算成本的增加, 复杂运算也随之带来分类识别率的下降。因此, 通过合适的特征选择算法, 去除无关特征和冗余特征, 获得有助于分类的最优特征子集, 对提高识别性能和降低计算成本具有重要意义。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 参考资料： CSDN《几种常用的特征选择方法》 知乎《机器学习中，. 阅读详情

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