特徵選擇(feature selection)是從大量候選輸入變項中選出對預測或解釋任務有用的子集合,以降低計算成本、改善泛化或提高可解釋性。馬可夫毯/邊界提供一種根據條件獨立關係尋找局部充分特徵的思路。

特徵選擇服務於預測,但不自動回答因果探索問題。

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