我们使用了三种特征选择技术：这一种效果最佳

特征选择在机器学习中至关重要，能够减少噪声、避免过拟合并提高模型准确性。

本文测试了过滤法、包裹法和嵌入法三种特征选择方法。

Lasso回归在准确性、效率和可解释性方面表现最佳，适合高维数据集。

特征选择可以减少过拟合，加快训练速度，提高可解释性。

使用的实验数据集为糖尿病数据集，包含442个患者记录和10个基线特征。

过滤法通过统计特性来排名或消除特征，简单快速。

包裹法通过训练模型评估特征子集，计算成本较高。

嵌入法将特征选择集成到模型训练过程中，Lasso回归是经典示例。

比较结果显示，Lasso回归在R²和均方误差方面表现最佳。

特征选择是机器学习流程中的战略决策，Lasso回归提供了准确性、效率和可解释性的最佳平衡。