提取出来的特征作为分析模型的输入时,需要满足分析模型()方面的要求。A. 特征之间的关联性B. 特征的排列C. 特征的维度和样本空间D. 特征的类型和取值范围

本题考查特征工程中特征输入模型时需满足的要求。关键点在于理解不同模型对特征的内在需求，包括特征间的关联性、维度、样本空间等。需注意区分数据预处理与模型要求的边界：类型和取值范围通常属于预处理阶段，而模型更关注特征的结构特性（如关联性、维度）。

选项分析

A. 特征之间的关联性

模型通常要求特征间低关联性（如避免多重共线性），以提高稳定性与解释性。若特征高度相关，可能导致过拟合或系数不稳定。

B. 特征的排列

部分模型（如序列模型）对特征顺序敏感，但大多数模型（如决策树、SVM）对特征排列无特殊要求。此处可能指特征工程中的排序处理（如主成分分析后按方差排序），属于模型隐含需求。

C. 特征的维度和样本空间

模型对维度敏感（高维易过拟合），对样本空间（样本量）有最低要求。样本不足时，模型难以泛化。

D. 特征的类型和取值范围

类型（如数值/类别）和取值范围（如归一化）属于数据预处理范畴，模型通常假设输入已标准化，故非直接要求。