本文介绍了Python在机器学习中实现特征选择的三种方法：方差选择法通过VarianceThreshold删除低方差特征，相关系数法利用f_regression或mutual_info_regression评估线性相关性，递归特征消除法RFECV基于模型性能递归删除不重要特征。
Python 实现特征选择算法
特征选择（Feature selection）是机器学习中的重要步骤之一，其目的是从原始数据中选择出最相关的特征集合，来提高模型的准确性和泛化能力。在本文中，我们将介绍 Python 中实现特征选择算法的方法。
- 加载数据
首先，我们需要加载数据集。这里我们使用 scikit-learn 提供的示例数据集 iris。
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.
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