老兄，你遇到的这个问题太典型了——用LSTM搞时间序列建模，碰到高维特征+有限数据量的组合，直接把600个特征全喂进去，模型要么抓不到有效信号，要么直接过拟合，精度拉胯是必然的。结合你的情况（2300条观测、无领域专家支持），我给你梳理几个落地可行的解决思路：

没有领域知识兜底，先从数据本身的统计特性入手，快速砍掉一批无效特征：

• 方差过滤：先把那些方差极低的特征直接删掉（比如90%以上的值都一样的特征），用sklearn.feature_selection.VarianceThreshold就能一键实现，先帮你砍掉三分之一甚至更多的垃圾特征。
• 时序适配的PCA降维：对每个时间步的特征矩阵做PCA，把600维压缩到比如50-100维（根据累计方差贡献率调整，比如保留95%的方差）。注意一定要只在训练集上拟合PCA，再用同一个转换器处理验证集和测试集，绝对不能犯数据泄露的低级错误。
• LSTM自动编码器降维：如果PCA太简单，试试用无监督的LSTM Autoencoder，它能同时捕捉时序相关性和特征的低维表示，比普通PCA更适配时间序列数据，降维后的特征质量会更高。

让模型自己告诉你哪些特征有用：

• 树模型快速扫盲：先把时序数据临时展开（比如每个样本取最后一个时间步的标签，把所有时间步的特征平铺成一维向量），用Random Forest或者XGBoost训练一遍，拿到每个特征的重要性排名，直接取Top N（比如Top 100）。虽然树模型不考虑时序依赖，但用来快速过滤完全无关的特征，作为前置步骤效率极高。
• 给LSTM加注意力机制：在你的LSTM模型里嵌入注意力层（比如用tf.keras.layers.Attention），训练后提取每个特征的注意力权重，把权重极低的特征直接砍掉。这种方法能精准捕捉对时序预测真正有用的特征，毕竟是模型自己“关注”的点。

别一口吃个胖子，分步骤来验证特征：

• 先搞个简单的基线模型：比如用降维后的特征，或者随便挑几个直观的特征（比如时间戳、核心指标），先跑通模型拿到基准精度。
• 分组加入特征验证：把特征按统计属性分组（比如数值型、布尔型，或者降维后的成分组），每次加入一组后看验证集精度变化——如果精度涨了就留着，没涨甚至降了就直接删掉这组。
• 递归特征消除（RFE）：如果算力够，可以用RFE结合LSTM的包装器（比如Sklearn的Pipeline+KerasClassifier），递归地删掉最没用的特征。不过这个方法计算量大，适合数据量不是特别大的场景。

光选特征不够，模型本身也要适配高维数据：

• 砍神经元数量：别一上来就用128、256个LSTM神经元，先降到32或64，减少模型容量，避免过拟合。
• 加正则化：加入Dropout(0.2)或者Recurrent Dropout层，抑制模型对噪声的拟合。
• 试试更小的时间步长：比如从20降到10，减少每个样本的输入维度，同时让模型更聚焦近期的时序信号。
• 早停机制：用EarlyStopping监控验证集损失，一旦损失不再下降就停止训练，别让模型学歪了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abhishek Saha