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特征选择：特征选择的基本方法：包裹法
1特征选择概述
1.1特征选择的重要性
特征选择（FeatureSelection）是机器学习和数据挖掘中一个关键的预处理步骤，其主要目标是从原始特征集中挑选出最相关的特征子集，以提高模型的性能和解释性，同时减少计算成本。在现实世界的数据集中，特征往往冗余且包含噪声，这不仅会增加模型的复杂度，还可能导致过拟合，降低模型的泛化能力。通过特征选择，我们可以去除无关或冗余的特征，使模型更加简洁高效。
1.1.1重要性分析
减少过拟合：通过减少特征数量，可以降低模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。
提高模型性能：在某
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