機械模型特征選擇是尋找眾多屬性的哪個子集合，能夠的解釋目標變量與各個自變量的關系的過程。

你可以根據多種標準選取有用的特征，例如：

所在領域知識：根據在此領域的經驗，可以選出對目標變量有更大影響的變量。

可視化：正如這名字所示，可視化讓變量間的關系可以被看見，使特征選擇的過程更輕松。

統(tǒng)計參數(shù)：我們可以考慮 p 值，信息價值(information values)和其他統(tǒng)計參數(shù)來選擇正確的參數(shù)。

PCA：這種方法有助于在低維空間表現(xiàn)訓練集數(shù)據。這是一種降維技術。