mRMR算法的核心思路是选择具有最大相关性和最小冗余性的特征变量。它通过计算每个特征变量与分类或回归目标之间的相关性和特征变量之间的冗余性来评价它们的重要性。在进行特征选择时，mRMR算法会将所有特征变量按照重要性大小进行排序，并选取一定数量的重要特征变量作为模型输入。这样可以降低数据维度，提高模型训练的速度和准确性。需要提醒的是，在