特征选择还是降维？[已结束]

特征选择和降维之间的选择取决于问题的特定上下文。

• 特征选择：此方法是关于选择原始特征的子集。优点是所选特征保持其原始含义，这有利于可解释性。但是，如果深度学习模型中的两个特征向量高度相关或包含冗余信息，则特征选择可能不是最佳方法。

• 降维：主成分分析 （PCA） 或 t 分布式随机邻域嵌入 （t-SNE） 等技术将原始高维数据转换为低维空间。这些方法可以处理相关特征，有时可以通过消除数据中的噪声和冗余来提高机器学习模型的性能。但是，转换后的特征通常会失去其原始的可解释性。

就您而言，由于您正在处理深度学习模型中的特征，因此这些特征一开始可能不容易解释。因此，降维可能是一个不错的选择。但请记住，尝试不同的方法并选择最适合您的特定用例的方法始终是一个好主意。