本文介绍了Sklearn库中的两种特征选择方法：低方差移除和单变量特征选择。低方差移除通过设定方差阈值来剔除变化小的特征；单变量特征选择则利用统计测试选择最高得分的特征，提供了SelectKBest和SelectPercentile工具，分别依据评分和比例进行特征筛选。适用的评分函数包括f_regression、mutual_info_regression（回归问题）和chi2、f_classif、mutual_info_classif（分类问题）。
此内容在sklearn官网地址： http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html
sklearn版本：0.18.2
特征选择除了上节说到的L1-based feature selection、Tree-based feature selection的主要方式。另外还有一些不那么常用方法，如官网中提到的Removing features with low variance、Univariate feature selection。
Removing features with low variance
以下为官网关于此内容的全部解释
设置方差阈值，根据阈值进行筛选。
Univariate feature selection
Univariate feature selection works by selecting the best features based on
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