特徵選擇的目的 提高模型準確率：移除冗餘、不相關或噪聲特徵，使模型更專注於有效信息，減少過擬合的風險。 降低計算成本：減少特徵數量可以加快模型的訓練和預測速度。 增強模型可解釋性：使用更少的特徵可以更容易地理解特徵與目標變量之間的關係。 緩解維度災難：當特徵數量遠大於樣本數量時，模型容易陷入局部最優，特徵選擇可以有效緩解這一問題。
主要目的 提高模型性能：移除不相關或冗餘的特徵可以減少“維度災難”效應，避免模型過度擬合訓練數據，從而在測試集上獲得更好的泛化能力。 降低模型複雜度：特徵越少，模型結構越簡單，訓練和預測速度越快。 增強模型可解釋性：使用更少、更核心的特徵，使得模型的決策過程更容易被理解和解釋。 常用的特徵選擇方法 常用的特徵選擇方法包括過濾法、
