1模式特征：为何要选择？ 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能 存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易 导致如下的后果： 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复 杂，其推广能力会下降。 特征选择能剔除不相关(irrelevant)或亢余(redundant)的特 征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行 时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化了模 型，使研究人员易于理解数据产生的过程 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 1 模式特征：为何要选择？