愛寫字的工程師某電商公司想預測用戶是否會購買特定商品，資料中包含多種用戶屬性與行為特徵。分析師希望選出對購買結果最有預測價值的特徵，以提升模型效能。下列哪一種描述最符合監督式特徵選擇（Supervised Feature Selection）的概念？
答案 （B）
核心概念
特徵選擇分成監督式與非監督式，唯一的分界線是「篩選時有沒有用到目標變數（標籤）」。
・監督式特徵選擇：拿每個特徵去跟標籤比對，看誰對預測有貢獻
・非監督式特徵選擇：只看特徵自己的性質（變異度、資訊量、彼此相關性），完全不看標籤
另外要注意，特徵選擇是「從原有欄位中挑」，跟特徵萃取（把欄位轉換成新欄位）不同。
答題技巧
快速判斷技巧：唯一的分界線是篩選時有沒有用到目標變數。 ・不參考目標變數 → 非監督式，刪 ・看特徵與目標變數的相關性 → 監督式
易錯陷阱：(B) 與 (C) 都用到目標變數，(C) 講的嵌入法實務上也算監督式特徵選擇。 差別在題目問的是「概念」而不是「方法」：概念的定義是依特徵與目標的關聯強弱來選，(C) 只是實作路徑之一。 遇到「兩個都對但層次不同」，選最貼近定義的那一個。