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嵌入式特征选择（EmbeddedFeatureSelection）是一种在模型训练过程中自动选择重要特征的方法。相比前向逐步选择或随机抽样等独立的特征选择步骤，嵌入式特征选择能直接在模型构建中融入特征选择逻辑。其中，**L1正则化（Lasso）**是一种典型的嵌入式特征选择方法。什么是L1正则化在L1

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一、特征概念1.什么是特征特征是事物可供识别的特殊的征象或标志在机器学习中，特征是用来描述样本的属性或观测值的变量。它们可以是任何类型的数据，包括数字、文本、图像、音频等。作用：特征是训练和评估机器学习模型的基础。好的特征选择和提取能够显著提高模型的性能

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在本文中，我们将探讨各种特征选择方法和技术，用以在保持模型评分可接受的情况下减少特征数量。通过减少噪声和冗余信息，模型可以更快地处理，并减少复杂性。我们将使用所有特征作为基础模型。然后将执行各种特征选择技术，以确定保留和删除的最佳特征，同时不显著牺牲评分（R2分数）。使用的

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子集选择与评价缓解维度灾难的另一种重要方法是进行特征筛选，同时它也能降低学习任务的难度，只留下关键特征。对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”，而对当前学习任务没有用的属性称为“无关特征”，包含信息能被其他特征表示的属性称为“冗余特征”。如果想要从原始特征集中选

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