特征数是指在数据分析和机器学习中，用于描述数据集中每个样本的属性或特性的数量。它代表了数据的维度，即每个样本由多少个不同的变量或特征组成。特征数的多少直接影响模型的复杂度和计算效率。较高的特征数可能带来维度灾难，增加计算负担和过拟合风险；而较低的特征数可能导致信息不足，影响模型性能。因此，特征选择和降维技术常被用于优化特征数，以提高模型的准确性和泛化能力。