在機器學習和模式識別中，特徵是被觀測對象的可測量性能或特性[1]。在模式識別、分類和回歸中，信息特徵的選擇、判別和獨立特徵的選擇是有效算法的關鍵步驟。特徵通常是數值型的，但語法模式識別可以使用結構特徵（如字符串和圖）。「特徵」的概念與線性回歸等統計技術中使用的解釋變量有關。
 | 此條目可參照英語維基百科相應條目來擴充。 (2020年1月13日) |
參考資料
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