Sequential Feature Selection(SFS)

用中文來解釋為，逐一特徵選取訓練，找出最重要的特徵，以提高模型的性能和效率

SFS 的一些用途包括：

維度縮減： 在高維度數據中，許多特徵可能是多餘或不重要的，使用 SFS 可以找到最能代表數據的特徵，從而減少計算和記憶體需求

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Python程式設計師，不是在學習就是在學習的路上

SFS特徵選取