作为一名使用Python的数据科学家,理解特征选择在构建机器学习模型中的重要性至关重要。在实际的数据科学问题中,数据集中所有变量都用于构建模型的情况几乎很少见。添加冗余变量会降低模型的泛化能力,也可能降低分类器的整体准确性。此外,向模型添加更多变量会增加模型的整体复杂性。 根据奥卡姆剃刀定律,对问题