特征筛选方法、装置、存储介质及电子设备

本申请实施例提供了一种特征筛选方法、装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：获取初始特征集和目标因变量；将多个异常值阈值中的每个异常值阈值作为当前异常值阈值，执行以下的特征筛选操作，得到多个特征集：根据每个初始自变量与目标因变量之间的相关系数以及当前异常值阈值，依次将每个初始自变量进行线性回归处理，得到在当前异常值阈值下每个初始自变量的显著性概率值，以从初始特征集中筛选初始自变量，得到当前异常值阈值对应的特征集，以选取目标特征集，通过本申请，解决了存在使用包含异常值的数据进行训练时预测模型可靠性较低的问题，进而达到了提高了模型的预测效率的效果。