特征选择是指为了构建模型而选择相关特征子集的过程，目的是去除特征中的无关特征和冗余特征，进而达到简化模型，增强可解释性；减轻维度灾难；提高训练效率；改善通用性等效果。本次报告从特征选择基本框架入手，详细介绍了三种常见搜索策略以及过滤、包装、嵌入三种评价方法。
原创文章，作者：BFS，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/05/28/%e7%89%b9%e5%be%81%e9%80%89%e6%8b%a9%e6%96%b9%e6%b3%95/
特征选择是指为了构建模型而选择相关特征子集的过程，目的是去除特征中的无关特征和冗余特征，进而达到简化模型，增强可解释性；减轻维度灾难；提高训练效率；改善通用性等效果。本次报告从特征选择基本框架入手，详细介绍了三种常见搜索策略以及过滤、包装、嵌入三种评价方法。
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