數(shù)據(jù)預處理中特征選擇的目標包括以下幾個方面：

A: 提高預測的準確性
特征選擇可以幫助去除冗余或噪聲特征，從而提高模型的預測準確性。通過選擇最相關的特征，模型可以更好地學習數(shù)據(jù)中的模式。

B: 降低訓練成本
通過減少特征的數(shù)量，可以降低模型的復雜度，從而減少訓練時間和計算資源的消耗。這對于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集尤其重要。

C: 構造更快，消耗更低的預測模型
減少特征數(shù)量不僅可以加快訓練過程，還能加快預測過程，因為模型在進行預測時需要處理的數(shù)據(jù)更少。這使得模型在實際應用中更加高效。

D: 能夠對模型有更好的理解和解析
特征選擇可以幫助識別哪些特征對模型的決策最為重要，從而提高模型的可解釋性。了解特征的重要性可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)和模型的行為。

因此，以上四個選項（A、B、C、D）都是特征選擇的目標。正確答案是：A, B, C, D。