特征選擇向族、特征工程和降維是在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中處理和優(yōu)化輸入特征的三種主要方法呵燕。它們有助于改善模型性能、減少計(jì)算復(fù)雜度并降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)件相。
特征選擇：特征選擇是從原始特征集合中選擇最相關(guān)且具有預(yù)測(cè)能力的子集再扭。其目的是消除不相關(guān)或冗余特征，從而提高模型性能夜矗。特征選擇方法主要分為三類：過(guò)濾法泛范、包裝法和嵌入法。過(guò)濾法根據(jù)特征與目標(biāo)變量之間的關(guān)聯(lián)性選擇特征紊撕；包裝法使用預(yù)測(cè)模型的性能作為特征選擇的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)罢荡；嵌入法則在模型訓(xùn)練過(guò)程中選擇特征。
特征工程：特征工程是對(duì)原始特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換对扶、組合或創(chuàng)建新特征的過(guò)程区赵，以便更好地表示問(wèn)題和提高模型性能。特征工程的目標(biāo)是從原始特征中提取有用的信息辩稽，使模型能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的底層結(jié)構(gòu)惧笛。常見(jiàn)的特征工程方法包括歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化逞泄、對(duì)數(shù)變換患整、多項(xiàng)式特征、類別特征編碼等喷众。
降維：降維是將高維特征空間映射到低維空間的過(guò)程各谚，以減少特征數(shù)量并減小計(jì)算復(fù)雜度。降維方法通常試圖保留數(shù)據(jù)中的主要結(jié)構(gòu)和信息到千，同時(shí)減少噪聲和冗余昌渤。常見(jiàn)的降維方法有主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）憔四、t-分布鄰域嵌入（t-SNE）等膀息。
這些方法可以分別或組合使用，以優(yōu)化輸入特征了赵，從而改善模型性能潜支、減少計(jì)算復(fù)雜度并降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中柿汛，選擇適當(dāng)?shù)姆椒ㄈQ于具體問(wèn)題和數(shù)據(jù)集的
