特征选择方法通过简化模型、提高可解释性以及确保利益相关者能够信任和验证预测，在可解释人工智能 (XAI) 中发挥着关键作用。这些技术识别出对模型最相关的输入变量（特征），剔除噪声或冗余数据。通过专注于一小组有意义的特征，开发人员可以创建更易于理解、调试和解释的模型，这正是 XAI 的核心目标。例如，一个使用 10 个关键患者指标（如年龄、血压和血糖水平）而不是 100 个原始测量值的医疗诊断模型，能够更清晰地显示哪些因素驱动了预测，从而帮助医生做出决策。
特征选择的一个关键好处是降低了模型的复杂性，这直接增强了透明度。特征越少的模型越不容易过拟合，并且更有可能揭示输入和输出之间的清晰模式。相关性分析、互信息评分或基于正则化的方法（例如 Lasso 回归）等技术可以过滤掉不相关的特征，只保留与目标变量具有有意义关系的特征。例如，在信用评分模型中，特征选择可能会保留收入和支付历史，同时剔除与此无关的变量（如邮政编码）。这种清晰度有助于开发人员解释模型为何优先考虑某些输入以及它们如何促成结果——这对于合规性或用户信任至关重要。
特征选择还将模型与领域知识对齐，弥合了数据驱动的洞察与人类专业知识之间的差距。当选择的特征与专家认为重要的变量（例如，癌症预后中的肿瘤大小）匹配时，利益相关者更有可能接受模型的逻辑。递归特征消除 (RFE) 或置换重要性等方法可以定量地验证这些选择。例如，一个零售需求预测模型如果优先考虑历史销售和季节性（而不是黑盒算法中晦涩的特征组合），就能让业务团队更容易审计和调整假设。这种对齐不仅支持可解释性，还简化了故障排除，因为开发人员可以使用一组重点突出的特征来测试假设，而不是筛选数百个变量。