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。
ブロック、ボール、カート、人形など、さまざまなピースを備えたおもちゃ箱があると想像してください。あまりにも多くのものがあり、どちらを使用するかわからないため、すべてのピースを一緒にプレイするのが難しい場合があります。それはまるであなたがあまりにも多くの選択肢があるかのようであり、あなたはより良いプレイをするために物事の数を減らす必要があるでしょう。

データサイエンスでは、分析したい多くの異なるデータがある場合がありますが、同時にそれらすべてと連携することも困難です。したがって、特性選択手法を使用して、データの数を減らし、最も重要なものと一人で滞在します。まるで、箱の中のおもちゃの数を減らして、私たちが残したものとよりよく遊ぶことができるかのようです。