在机器学习中，特征优化是提高模型性能和减少过拟合的关键步骤。过滤法、嵌入法和包装法是常用的特征选择方法。过滤法通过对特征进行初步筛选，剔除与目标无关的信息，减少计算负担。嵌入法则在模型训练中直接考虑特征的重要性，使模型更加精准。与之不同，包装法在选择特征时充分考虑了模型的性能，通过迭代过程逐步调整特征子集。在实际应用中，根据数据集和任务需求选择合适的特征选择方法至关重要，以确保模型的泛化能力和鲁棒性。