法律文件自动化：法律文件分类_（8）.特征选择与提取技术.docx

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特征选择与提取技术

在法律文件分类任务中，特征选择与提取是至关重要的步骤。这些技术用于从原始数据中提取有用的信息，以便机器学习模型能够更有效地进行分类。特征选择与提取不仅能够提高模型的性能，还能减少模型的复杂度，提高训练速度。本节将详细介绍特征选择与提取的原理和技术，以及如何在法律文件分类任务中应用这些技术。

特征选择的基本原理

特征选择是指从原始特征集中选择出对目标变量有显著影响的特征子集。通过减少特征的数量，可以提高模型的解释性和泛化能力，同时降低过拟合的风险。特征选择的主要原理包括：

相关性：选择与目标变量高度相关的特征。

冗余性：去除与目标变量无