Автоматический отбор признаков и уменьшение размерности - это процессы, которые позволяют снизить количество признаков в наборе данных, сохраняя при этом важную информацию. Это полезные методы в анализе данных и машинном обучении, которые помогают улучшить производительность моделей и снизить риск переобучения.