对于初学者，您可以找到每列与输出列的相关性并选择高度相关的特征。这也将帮助您删除对学习权重和偏差没有贡献的特征。例如

df.corr()["quality"]

输出

fixed acidity           0.119024
volatile acidity       -0.395214
citric acid             0.228057
residual sugar          0.013640
chlorides              -0.130988
free sulfur dioxide    -0.050463
total sulfur dioxide   -0.177855
density                -0.184252
pH                     -0.055245
sulphates               0.248835
alcohol                 0.480343
quality                 1.000000
Name: quality, dtype: float64

上面的代码将给出输出标签与每一列的相关性。删除负相关的列以提高准确性。通过这样做，您还可以选择与输出标签高度相关的前 5 或 10 个特征，并将它们包含在您的模型。