Отбор признаков — процесс выбора релевантного подмножества доступных признаков для построения модели. Он может улучшать качество модели, снижать сложность, уменьшать переобучение и делать результаты более интерпретируемыми.
In machine learning and statistics, feature selection, also known as variable selection, attribute selection or variable subset selection, is the process of selecting a subset of relevant features (variables, predictors) for use in model construction.