Feature Subset Selection

Die Feature Subset Selection (FSS), kurz Feature Selection oder Merkmalsauswahl, ist ein Ansatz aus dem maschinellen Lernen, bei dem nur eine Teilmenge der verfügbaren Features für maschinelles Lernen verwendet wird. FSS ist notwendig, weil es teilweise technisch unmöglich ist, alle Features mit einzubeziehen oder weil es Differenzierungsprobleme gibt, wenn eine große Anzahl an Features, aber nur eine kleine Zahl an Datensätzen vorhanden ist oder um Überanpassung des Modells zu vermeiden, siehe Verzerrung-Varianz-Dilemma.