特征选择的方法有？
答：
（1）Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阀值或者待选择阀值的个数。常见的方法有：方差过滤法、相关性过滤法（卡方过滤法、F检验、互信息法）。
（2）Embedded：嵌入法，先选择某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权重系数，根据系数从大到小选择特征，常用方法：基于惩罚项的特征选择法。
（3）Wrapper：包装法，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征或排除若干特征，常用方法：递归特征消除法。