1.特征选择
特征选择是降维的一种方法，即选择对预测结果相关度高的特征或者消除相似度高的特征，以提高估计函数的准确率或者提高多维度数据集上的性能。
2.删除低方差特征
1）思路：设置一个阀值，对每个特征求方差，如果所求方差低于这个阀值，则删除此特征。默认情况下会删除0方差。
2）核心函数
sklearn.feature_selection.VarianceThreshold
3）主要参数：
threshold ：设置的阀值
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