特征提取中特征数量不足的风险：鲁棒性降低和高NAR

在特征提取中，特征数量较少可能会导致'鲁棒性差'和'高NAR'（不良应答率）。

'鲁棒性'是指模型在面对噪声、异常数据或数据分布变化时的稳定性。当特征数量较少时，模型可能无法充分捕捉到数据的关键信息，导致其对噪声或异常数据的敏感度提高，从而降低模型的鲁棒性。

'NAR'（不良应答率）指的是模型在预测时给出错误答案的比例。当特征数量不足时，模型可能无法准确地识别不同数据之间的差异，从而导致更高的NAR。

因此，在特征提取过程中，需要根据具体情况选择合适的特征数量，既要避免特征数量过多导致模型训练效率降低，也要避免特征数量不足导致模型鲁棒性差和NAR较高。