特征选取应在数据标准化之前还是之后？ 焦点讯息

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特征选取通常在数据标准化之后进行。首先，数据预处理（包括标准化）可以消除不同特征之间的尺度差异，然后进行特征选取可以帮助挑选出最相关且有用的特征。这样做有几个优势：

有助于减少过拟合现象，提高模型的泛化能力。

通过去除无关或冗余特征，加快模型训练速度。

降低模型复杂性，提升模型可解释性。

当然，在某些特定情况下，特征选取可以在标准化之前进行，但这依赖于具体问题和数据集。考虑实际应用场景并进行实验来确定最佳方案是关键。