1.1 概念
包裹式特征选择法是机器学习中一种常用的特征选择方法，其核心思想是将特征选择问题转化为一个优化问题，通过搜索特征子集的方式来选择最佳的特征组合，以提高模型性能。
与过滤式特征选择方法不同，包裹式特征选择法直接利用模型的性能来评估特征子集的好坏，因此更加贴近实际应用场景。
在包裹式特征选择法中，通常会先选定一个机器学习模型作为评价器，然后通过尝试不同的特征子集来训练模型，并使用交叉验证或留出法等技术来评估模型的性能。
根据评估指标的变化，可以选择最佳的特征子集作为最终的特征组合。
1.2 类比
想象你是一位厨师，正在准备一道美味的菜肴。
你有一系列食材（特征），但你知道并不是每种食材都对最终的菜肴有同样的贡献。
有些食材可能是关键的，而另一些可能只是起到点缀作用。
现在，你的目标是选择最佳的食材组合，以制作出口感最好的菜肴（模型性能最佳）。
这里，包裹式特征选择法就像是你在尝试不同的食材组合来制作菜肴一样。
你会尝试不同的组合，然后根据口味（模型性能）来评估每种组合的好坏。
你可能会制作几个小样本（交叉验证）或是留出一部分菜品来在最后评估（留出法），以确保你的评价是准确的。
最终，你会选择口味最佳的食材组合作为最终的菜肴配方（最佳的特征子集）。
这样，你就能够在尽量节省成本的情况下制作出最令人喜欢的菜肴。