在本文中，我們將回顧特性選擇技術並回答爲什麼它很重要以及如何使用python實現它。
本文還可以幫助你解答以下的面試問題:
- 什麼是特徵選擇?
- 說出特性選擇的一些好處
- 你知道哪些特徵選擇技巧?
- 區分單變量、雙變量和多變量分析。
- 我們能用PCA來進行特徵選擇嗎?
- 前向特徵選擇和後向特徵選擇的區別是什麼?
什麼是特徵選擇，爲什麼它很重要？
特性選擇是選擇與ML模型更加一致、非冗餘和更相關的基本特性的過程。在ML項目中使用特性選擇是必要的，因爲:
- 它有助於減少數據集的大小和複雜性，並且可以使用更少的時間來訓練模型及進行推理；
- 具有較少特徵的簡單機器學習模型更容易理解和解釋；
- 它可以避免過度擬合。更多特徵使模型變得更加複雜，並帶來維度災難（誤差隨着特徵數量的增加而增加）。
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https://avoid.overfit.cn/post/6f2a58732ffa42ba8dffa6db78c5ebc0