变量选择

Variable Selection 是一种统计与机器学习方法，旨在从大量候选变量中识别出对模型预测能力贡献最大的子集。其核心目标是提高模型的解释性和预测精度，同时减少过拟合风险和计算成本。通过优化变量组合，Variable Selection 能够提升模型的泛化能力和稳定性，广泛应用于数据挖掘、生物信息学、金融分析等领域，对于构建高效、可靠的预测模型具有重要应用价值。