机器学习中，特征提取和特征选择的区别有：1、特征提取（Feature Extraction）；2、特征选择（Feature Selection）。特征提取是一种将原始数据转换为新的、更具代表性的特征表示的方法。在特征提取过程中，通常会从原始数据中提取出一组与任务相关的特征，以便更好地表达数据的信息。
一、特征提取（Feature Extraction）
特征提取是一种将原始数据转换为新的、更具代表性的特征表示的方法。在特征提取过程中，通常会从原始数据中提取出一组与任务相关的特征，以便更好地表达数据的信息。特征提取的目标是通过数学变换、降维或其他方式，从原始数据中提取出最有价值的信息，以供后续的模型训练和预测使用。
常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、线性判别分析（LDA）、特征哈希（Feature Hashing）等。这些方法可以将高维数据转换为低维表示，去除数据中的冗余信息，从而减少模型训练的计算复杂度，并提高模型的性能。
二、特征选择（Feature Selection）
特征选择是一种从原始特征集合中选择出最有价值的特征子集的方法。在特征选择过程中，我们希望选择那些与任务相关性较高的特征，将其作为模型输入，忽略与任务无关或者冗余的特征。特征选择的目标是减少特征空间的维度，提高模型的泛化能力和解释性。
特征选择方法可以分为三类：过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。过滤式方法是在特征与目标之间进行独立筛选，比如相关系数、方差分析等。包裹式方法是通过构建特征子集并在模型上进行评估，来选择优异特征子集，但计算复杂度较高。嵌入式方法则是将特征选择与模型训练过程融合在一起，比如使用L1正则化的逻辑回归模型。
三、区别与联系
特征提取和特征选择是特征工程中两种不同的方法，它们的目标和处理方式有所不同。特征提取通过转换原始数据，生成新的特征表示，以便更好地表达数据的信息。特征选择则是从原始特征集合中选择最有价值的特征子集，以减少特征空间的维度和提高模型性能。
在实际应用中，特征提取和特征选择常常结合使用，以获得更好的特征表示和模型性能。通过特征提取，我们可以从原始数据中提取出有意义的信息，并将其转化为新的特征表示。然后，通过特征选择，我们可以选择最相关的特征，忽略冗余或无关的特征，从而提高模型的泛化能力和效率。
延伸阅读
深度学习中的特征学习
特征学习是一种自动学习特征表示的方法，特别在深度学习中得到了广泛应用。深度学习模型通过多层次的非线性变换，自动地从原始数据中学习出高层次的抽象特征表示。深度学习中的特征学习不仅能够取得优异的性能，还能在一定程度上解决特征工程中的手工设计问题。
文章标题：机器学习中，特征提取和特征选择有什么区别，发布者：E.Z，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62633
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