特征选择是构建高质量机器学习模型的关键步骤，能够有效降低维度、提升模型性能。以下是常见的特征选择方法：
1. 过滤法（Filter Methods）
通过统计指标评估特征与目标变量的相关性，例如：
- 卡方检验（Chi-Squared Test）
- 互信息法（Mutual Information）
- 方差阈值（Variance Threshold）
🎯 图片：特征选择过滤法示意图
2. 包装法（Wrapper Methods）
利用模型性能作为评估标准，如：
- 递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）
- 基于树模型的特征重要性（如XGBoost、Random Forest）
💡 图片：包装法流程图
3. 嵌入法（Embedded Methods）
在模型训练过程中自动完成特征选择，例如：
- L1正则化（Lasso Regression）
- 基于树模型的特征重要性（与包装法部分重叠，但原理不同）
🔧 图片：嵌入法原理图
扩展学习
如需深入了解特征工程技巧，可参考：特征工程实践指南
📌 图片：特征工程整体流程