在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。
本文还可以帮助你解答以下的面试问题:
- 什么是特征选择?
- 说出特性选择的一些好处
- 你知道哪些特征选择技巧?
- 区分单变量、双变量和多变量分析。
- 我们能用PCA来进行特征选择吗?
- 前向特征选择和后向特征选择的区别是什么?
什么是特征选择，为什么它很重要？
特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中使用特性选择是必要的，因为:
- 它有助于减少数据集的大小和复杂性，并且可以使用更少的时间来训练模型及进行推理；
- 具有较少特征的简单机器学习模型更容易理解和解释；
- 它可以避免过度拟合。更多特征使模型变得更加复杂，并带来维度灾难（误差随着特征数量的增加而增加）。
完整文章
https://avoid.overfit.cn/post/6f2a58732ffa42ba8dffa6db78c5ebc0
标签：总结,变量,特征选择,ML,模型,技术,特性,选择 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/16911072.html