В чем отличие между выделением признаков и отбором признаков в машинном обучении?

Отличие между выделением признаков и отбором признаков в машинном обучении заключается в процессе работы. dzen.ru ru.wikipedia.org

Выделение признаков создаёт новые признаки как функции от оригинальных признаков. ru.wikipedia.org При этом методе компьютер уделяет внимание наиболее явным признакам и оставляет только их. dzen.ru Такой подход используется для получения наиболее точной и лаконичной информации по заданной теме. dzen.ru

Отбор признаков, в свою очередь, предполагает оценку важности того или иного признака с помощью алгоритмов машинного обучения и отсечение ненужных. proglib.io При отборе признаков компьютер удаляет наименее релевантные, избыточные или слабо информативные. dzen.ru

Таким образом, выделение признаков создаёт новые признаки, а отбор признаков возвращает подмножество признаков. ru.wikipedia.org