摘要： 一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 一般是减少样本中不相关的特征，加快模型的训练速度和效率，比如预测今天是否会下雨，其中性别比例就是多余的特征。 2、PCA 就是识别数据中主要的特征，然后通过分析特征值，确定出需要保留的主成分个数，舍弃其他主成分，从而实现数据的降维。 二、并用自己的话 阅读全文