特徵選擇是機器學習和數據分析中一個重要的預處理步驟，旨在減少特徵集的大小，從而提高模型的性能。根據不同的方法論框架，特徵選擇方法可以分為以下幾類：
過濾法。這是一種簡單高效的特徵選擇方法，主要基於特徵的統計特性進行篩選。常見的過濾法包括使用方差選擇法來去除方差較小的特徵，套用相關係數法（如皮爾遜相關係數）來評估特徵與目標變數之間的線性關係，以及使用卡方檢驗和互信息法來衡量定性自變數與定性因變數之間的相關性。
包裹法。這種方法通過構建一個模型來評估特徵子集的重要性。遞歸特徵消除（RFE）是一種常用的包裹法，它通過遞歸地減少特徵集來評估每個特徵的重要性。
嵌入法。這種方法結合了前兩種方法的優點，它首先使用一個模型（如隨機森林、支持向量機等）來訓練數據，然後根據模型訓練過程中特徵的權重或係數來進行特徵選擇。
此外，還有一些其他方法，如主成分分析（PCA）可以通過線性變換將原始特徵投影到新的特徵空間，保留最重要的主成分；LASSO回歸使用L1正則化來約束模型的係數，從而使得一部分係數為零，實現特徵選擇的效果。特徵選擇的目的是選擇與目標變數相關性高、相互之間相關性低的特徵，從而提高模型的性能。選擇合適的特徵選擇方法取決於具體的套用場景和數據特性。