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特征选择：特征选择算法：递归特征消除.docx

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    特征选择：特征选择算法：递归特征消除

    1特征选择简介

    1.1特征选择的重要性

    在机器学习和数据挖掘中，特征选择（FeatureSelection）是一个关键步骤，它涉及到从原始特征集中选择最相关的特征子集，以提高模型的性能和解释性。特征选择的重要性主要体现在以下几个方面：

    减少过拟合：通过去除不相关或冗余的特征，可以减少模型的复杂度，从而降低过拟合的风险。

    提高模型性能：减少特征数量可以加速模型的训练过程，同时在某些情况下，减少噪声特征可以提高模型的预测准确性。

    增强模型解释性：选择较少但更有意义的特征可以使模型更容易理解和解释，这对于业务决策和模

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