特征选择的思路逻辑清晰，内容比较接地气，拿来做模型调优刚刚好。

讲的是用几种常见的特征选择方法（比如皮尔逊、信息增益、L1 正则）来提高预测模型的表现，重点是实战，配合案例走一遍你就明白了。

.html文件里结构清爽，没有多余装饰，响应也快，用浏览器直接打开就行，学习或回顾都方便。

适合你刚接触预测性或者做模型老是不收敛、效果差的情况，看看是不是特征选得不太对。

相关的东西也可以顺手看看，像特征选择节点模型页签解析，还有Python 数据数据选择与运算指南，都挺有的。

如果你用的是Python或Excel做，这些资料参考价值都蛮高，尤其是要写 PPT 汇报、建模型那种时候，思路更清楚。

建议你配合自己的数据跑一遍，别光看。哦对，记得备份下原始数据，调参数的时候容易乱。