在机器学习和统计学中，特征选择（）也被称为变量选择、属性选择 或变量子集选择 。它是指：为了构建模型而选择相关特征（即属性、指标）子集的过程。使用特征选择技术有三个原因：要使用特征选择技术的关键假设是：训练数据包含许多"冗余" 或"无关" 的特征，因而移除这些特征并不会导致丢失信息。 "冗余" 或"无关" 特征是两个不同的概念。如果一个特征本身有用，但如果这个特征与另一个有用特征强相关，且那个特征也出现在数据中，那么这个特征可能就变得多余。特征选择技术与特征提取有所不同。特征提取是从原有特征的功能中创