「特徵長度」這個詞通常用於描述某一特徵或屬性的量度，特別是在數學、物理學、計算機科學或統計學等領域。它可以指一個物體的某一特定特徵的長度，或者在數據分析中，特徵的維度或大小。特徵長度的概念在機器學習中也很重要，因為它關係到模型的複雜性和性能。
在數據科學和機器學習中，特徵長度指的是用來描述數據點的特徵的數量或維度。這個概念對於理解模型的輸入非常重要，因為特徵的數量會影響模型的訓練和預測能力。特徵長度越高，模型的複雜性和計算需求通常也會增加。
例句 1：
這個數據集的特徵長度是十個變量。
The feature length of this dataset is ten variables.
例句 2：
在這個模型中，特徵長度的選擇至關重要。
The choice of feature length is crucial in this model.
例句 3：
我們需要減少特徵長度以提高計算效率。
We need to reduce the feature length to improve computational efficiency.
在物理學和工程學中，特徵長度通常用來描述一個系統的大小或尺度，這有助於理解系統的行為或性質。特徵長度可以是物體的直徑、長度或其他相關尺寸，通常在進行模擬或計算時使用。
例句 1：
這個模型的特徵長度決定了流體的行為。
The characteristic length of this model determines the behavior of the fluid.
例句 2：
在熱傳導分析中，特徵長度是關鍵參數。
In thermal conduction analysis, the characteristic length is a key parameter.
例句 3：
我們需要計算結構的特徵長度以進行設計。
We need to calculate the characteristic length of the structure for design.
在數據庫和信息系統中，屬性長度通常指的是某個字段或屬性的最大字符數或數值範圍。這在設計數據庫結構時非常重要，因為它影響到數據的存儲和檢索效率。
例句 1：
這個字段的屬性長度限制為255個字符。
The attribute length for this field is limited to 255 characters.
例句 2：
我們需要確認每個屬性的長度以確保數據完整性。
We need to verify the length of each attribute to ensure data integrity.
例句 3：
屬性長度的設置影響了數據庫的性能。
The setting of attribute length affects the performance of the database.