特征选择是机器学习中非常重要的一部分，可以帮助提高模型的性能和泛化能力。在向量空间模型中，特征选择方法主要包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
过滤式方法：这种方法是在训练模型之前独立地对特征进行评估和选择，常见的方法有信息增益、方差分析、相关系数等。通过计算特征与目标变量之间的相关性来选择特征，然后将选择好的特征用于训练模型。
包裹式方法：这种方法直接使用模型性能作为特征选择的标准，通过尝试不同的特征子集来训练模型，并选择表现最好的特征子集。典型的方法有递归特征消除（Recursive Feature Elimination）和基于遗传算法的特征选择。
嵌入式方法：这种方法是将特征选择过程融入到模型训练中，常见的方法有Lasso回归、岭回归和决策树等。这些方法在模型训练的过程中会自动选择重要的特征，从而降低模型复杂度并提高泛化能力。
选择最佳的特征集合可以考虑以下方法：
使用交叉验证：将数据集划分为训练集和测试集，通过交叉验证评估不同特征集合在模型上的性能表现，选择泛化能力较好的特征集合。考虑特征之间的相关性：避免选择高度相关的特征，可以通过计算特征之间的相关系数或使用主成分分析等方法来减少冗余特征。根据领域知识和经验选择特征：了解数据背景和业务需求，根据领域知识和经验选择对目标变量有影响的特征进行建模。总之，选择最佳的特征集合需要综合考虑数据特点、模型性能和业务需求，结合不同的特征选择方法进行实验和评估，最终选择适合具体问题的特征集合。