特征选择与降维重在精准筛选与稳定压缩：需区分冗余与噪声，保留解释力，控制计算与过拟合风险；方法包括统计初筛（方差阈值、相关性、单变量检验）、模型导向选择（树重要性、RFE、L1正则）及线性降维（PCA、LDA），并强调数据泄露防范、预处理适配与组合实践。
特征选择和降维不是“选不选”的问题，而是“怎么选得准、降得稳”的问题。核心在于：区分冗余信息与噪声，保留对目标变量有解释力的结构，同时控制计算开销和过拟合风险。
适合初筛大量数值型特征，不依赖模型，速度快、可解释性强。
sklearn.feature_selection.VarianceThreshold直接过滤；SelectKBest配合f_classif（分类）或f_regression（回归），按p值或F值排序选前K个。利用训练过程中的模型“注意力”，识别真正影响预测的关键特征，更贴近建模目标。
feature_importances_，排序后取Top N，注意需标准化数据再比较；LogisticRegression或Lasso配合select_from_model，自动将不重要系数压缩为0，天然稀疏。当特征存在强线性相关或原始维度太高（如图像、文本向量），需要压缩并重构空间。
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sklearn.decomposition.PCA，通过explained_variance_ratio_决定保留多少主成分（如累计95%）；很多效果差不是方法不对，而是流程踩了坑。
基本上就这些。特征工程不是一步到位的工序，而是和模型迭代绑定的闭环：试→看效果→查特征分布→调筛选逻辑→再试。动手跑通一两个流程，比背十种方法更有用。
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