特征选择（Feature Selection）是机器学习中的一种核心技术，指从原始特征集合中挑选出最具预测力、最相关的特征子集的过程，目的在于简化模型结构、提升预测准确率、降低过拟合风险、减少计算成本，并增强模型的可解释性。通过剔除冗余或无关的特征，特征选择帮助模型更高效地捕捉数据本质，避免噪声干扰，从而在训练和推理中实现更优的性能表现。
在AI产品开发实际落地中，特征选择扮演着至关重要的角色。例如，在推荐系统、欺诈检测或用户行为预测等产品场景中，通过特征选择可以识别核心影响因素，开发出更轻量级、响应更快的模型，显著提升用户体验和系统效率。常见方法包括基于统计相关性的过滤法、依赖模型迭代的包装法，以及集成于学习算法的嵌入法，这些技术在实际应用中能有效降低开发复杂度、缩短产品上线周期，并确保模型在真实环境中的鲁棒性。
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