有没有一种方法可以从大型数据集中自动选择相关性好的特征？

是的，有一种方法可以从大型数据集中自动选择相关性好的特征，这种方法被称为特征选择（Feature Selection）。

特征选择是机器学习和数据挖掘领域中的一项重要任务，它的目标是从原始数据中选择出最有用的特征，以提高模型的性能和泛化能力。特征选择有助于降低数据维度，减少冗余特征的影响，提高模型的解释能力和可解释性。

特征选择方法通常可以分为三大类：过滤方法（Filter Method）、包装方法（Wrapper Method）和嵌入方法（Embedded Method）。

1. 过滤方法：过滤方法通过对特征进行评估和排序，直接去除与目标变量相关性较低的特征。常见的过滤方法包括互信息（Mutual Information）、皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）、卡方检验（Chi-squared test）等。腾讯云相关产品中，腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）提供了特征选择的功能，详情请参考腾讯云机器学习平台。
2. 包装方法：包装方法通过反复训练模型，根据模型的性能评估来选择特征。它将特征选择看作一个搜索问题，根据目标函数的结果选择特定的特征子集。常见的包装方法包括递归特征消除（Recursive Feature Elimination）和遗传算法（Genetic Algorithm）。腾讯云相关产品中，腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）也提供了包装方法的支持。
3. 嵌入方法：嵌入方法将特征选择融入到模型训练的过程中，通过优化模型的目标函数来选择特征。嵌入方法常见的代表是正则化方法，如L1正则化（L1 Regularization）和L2正则化（L2 Regularization）。腾讯云相关产品中，腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）也支持嵌入方法。

特征选择方法的选择应根据数据集的特点和具体任务来进行，可以根据特征选择的结果进一步优化模型的训练效果和性能。