摘要：在机器学习领域，特征选择对于提高学习机器的性能和效率具有重要意义，但是当前特征选择算法普遍存在着具体实现独立性强、可扩展性差的问题，使得对多种算法性能的统一对比评估实施困难，算法的替换和扩展比较复杂。以面向对象的设计理念为指导，基于设计模式中的策略模式，提出特征选择算法工具库FSL的设计构想，通过将一些常用的特征选择算法按照策略模式进行包装，以便机器学习算法用户的使用，同时确保其较强的可扩展性。

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