Feature Selection
Verificato
Aggiornato il 10/09/2026
Significato di «Feature Selection»
Processo di scelta del sottoinsieme di variabili più informative, scartando quelle irrilevanti o ridondanti. Migliora l'accuratezza, riduce costi computazionali e overfitting e rende i modelli più interpretabili; si attua con metodi filter, wrapper o embedded, a seconda di come valuta l'utilità delle feature.
Fonti: Scikit-learn documentation, Feature selection; Wikipedia Feature selection · Verificato il 2026-09-10
Domande frequenti su Feature Selection
Cosa significa «Feature Selection»?
Processo di scelta del sottoinsieme di variabili più informative, scartando quelle irrilevanti o ridondanti. Migliora l'accuratezza, riduce costi computazionali e overfitting e rende i modelli più interpretabili; si attua con metodi filter, wrapper o embedded, a seconda di come valuta l'utilità delle feature.
A quale glossario appartiene «Feature Selection»?
«Feature Selection» fa parte del glossario Machine Learning, nella categoria Intelligenza Artificiale di Glossario Italiano.