包裹式特征选择：原理、优缺点及应用

包裹式特征选择是一种特征选择方法，它通过将特征选择作为一个子问题来解决，即将特征选择嵌入到模型训练过程中。具体来说，包裹式特征选择需要先选择一个模型，然后在该模型上进行特征选择。在训练模型时，它会针对每个特征子集进行评估，并选择最佳的特征子集来训练模型。这种方法的优点是能够考虑特征之间的相互作用，但缺点是计算成本高，可能会导致过拟合。