С ростом количества источников данных, методов генерации и извлечения признаков возникает вопрос: «А надо ли нам столько информации? Не ухудшит ли каждый новый фактор предсказательную силу модели?» И правда, для решения большинства задач нет необходимости использовать все доступные нам признаки в финальной модели, так как часть из них не несет в себе никакой информации и даже может запутать алгоритм. Для того, чтобы решить эту проблему и сократить признаковое пространство, были придуманы методы отбора факторов в задачах машинного обучения. О некоторых методах, которые мы внедрили в библиотеку Autobinary расскажем в этой статье.