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首先，我们在限时任务重经常会遇到维数灾难问题，这是由于属性过多造成的，若能从中选择出重要的特征，使得后续学习过程仅需在一部分特征上构建模型，则维数灾难问题会大为减轻。从这个意义上来说，特征选择和降维有着相似的动机；事实上，这两个是处理高维数据的两大主流技术。 第二个原因是，去除不相关特征往往会降低学习任务的难度，这就像侦探破案一样，若将纷繁复杂的因素抽丝剥茧，只留下关键因素，则真相往往更容易看清。