，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造新的特征，而特征选择则只返回原有特征中的子集。特征选择技术的常常用于许多特征但样本（即数据点）相对较少的领域。特征选择应用的典型用例包括：解析书面文本和微阵列数据，这些场景下特征成千上万，但样本只有几十到几百个。
介绍.特征选择算法可以被视为搜索技术和评价指标的结合。前者提供候选的新特征子集，后者为不同的特征子集打分。最简单的算法是测试每个特征子集，找到究竟哪个子集的错误率最低。这