"Supponiamo di avere un dataset con 30 attributi. Seleziona il metodo di selezione delle caratteristiche che utilizzerai per selezionare il miglior sottoinsieme di attributi."
Un metodo di selezione delle caratteristiche adatto per selezionare un sottoinsieme di attributi da un dataset con 30 attributi sarebbe un metodo wrapper, come l'eliminazione ricorsiva delle caratteristiche (RFE) o la selezione sequenziale delle caratteristiche (SFS). In RFE, viene selezionato un sottoinsieme di attributi e valutato da un modello predittivo. Il sottoinsieme di attributi con la maggiore accuratezza del modello viene conservato e utilizzato per la previsione. In SFS, viene selezionato un sottoinsieme di caratteristiche valutando il contributo di ciascun attributo all'accuratezza del modello e aggiungendo ogni volta l'attributo più importante al sottoinsieme corrente.