今、私が8歳の少年であるかのように、概念を説明してください。
8 -year -oldの可能な説明は、次のことです。

さまざまな形、色、サイズのおもちゃでいっぱいの箱があると想像してください。それらを注文して別の小さなボックスに保存したいのですが、それらは収まりません。その後、あなたのために最も重要なまたは興味深いおもちゃを選択し、他の人を残さなければなりません。

保持したいおもちゃを選択する方法はたくさんあります。例えば：

 - 各色にあるおもちゃの数を数えることができ、最も多くは滞在できます。したがって、あなたが最も好きな色、またはそれがどのようにより一般的であるかを見ることができます。
 - ルールを使用して、各おもちゃのサイズを測定し、大きいまたは小さいものと一緒にとどまることができます。そのため、最も快適なサイズまたは楽しいサイズを確認できます。
 - おもちゃを形状にグループ化し、よりシンプルまたはより複雑な形の人と一緒に滞在できます。だからあなたはどれほど美しいかオリジナルを見ることができます。
 - おもちゃをタイプ（動物、車、人形など）に分離し、同じタイプに属するものと一緒にいることができます。したがって、あなたが最も興味を持っている人や、どのような種類の種類が持っているかを見ることができます。

おもちゃを選択するこれらの方法は、大きなデータセットで機能を選択するために使用される手法のようなものです。特性は、おもちゃの特性（色、サイズ、形状、タイプなど）のようなもので、データはおもちゃ自体のようなものです。

テクニックには難しい名前がありますが、おもちゃでやることに似たことをしてください。

 - ユニバリーの選択：それは、それぞれの色をいくつかのおもちゃを数えて、最も滞在しているようなものです。
 - 機能の再帰排除：それは、各おもちゃのサイズを測定し、少数が少ないまで各ステップで最小のものを排除するようなものです。
 - メインコンポーネントの分析：おもちゃの形状をグループ化し、最も単純なフォームにとどまるようなものです。
 - 線形識別分析：おもちゃを親切に分離し、同じタイプに属するものと一緒にいるようなものです。
 - モデルベースの選択：ゲームやストーリーを使用して、どのおもちゃが一番好きかを決定するようなものです。

おもちゃを選ぶ他の方法よりも良い方法はありません。それはあなたが彼らと何をしたいのか、それとももっと楽しいと思われるものに依存します。同じことが、大きなデータセットで機能を選択する手法についても同じことが言えます。それはあなたが解決したい問題または求められている結果に依存します。

私はあなたがこの概念を理解するのを助けてくれたことを願っています。