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特征选择：特征选择算法：基于L1正则化的特征选择
1引言
1.1特征选择的重要性
在机器学习和数据挖掘领域，特征选择（FeatureSelection）是一个关键步骤，它涉及到从原始数据集中挑选出最相关的特征，以构建更高效、更准确的模型。特征选择的重要性主要体现在以下几个方面：
减少过拟合：通过减少模型的复杂度，特征选择可以降低过拟合的风险，使模型在未见过的数据上表现更好。
提高模型的可解释性：较少的特征意味着模型更容易理解和解释，这对于业务决策和模型调试至关重要。
降低计算成本：特征选择可以减少模型训练和预测的时间，尤其是在处理大规模数据集时，这
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