机器学习中的特征数是什么意思
时间: 2024-03-31 08:21:19 浏览: 274
feature-selector:特征选择器是用于减少机器学习数据集的维数的工具
机器学习中的特征数指的是用于描述一个样本的特征数量,也称为属性数。在机器学习中,一个样本通常由多个特征组成,每个特征描述了该样本在某个方面的属性或特性。例如,在一个房屋价格预测的问题中,一个房屋的特征可能包括面积、地理位置、卧室数量等等。特征数的多少会影响到机器学习算法的效果和计算复杂度。一般来说,特征数越多,算法的计算复杂度越高,而且容易出现维度灾难问题。
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