特征筛选的重要性：
在机器学习和数据科学领域，特征筛选是优化模型性能和提高计算效率的关键步骤。当数据集包含大量特征时，不仅增加了计算成本，还可能引入噪声和冗余信息，影响模型的泛化能力。因此，通过特征筛选，让我们能够从原始特征集中挑选出最具信息量的特征，提高模型的预测准确性和可解释性
特征筛选的方法：
特征筛选方法可以分为三大类：过滤法（Filter）、包装法（Wrapper）、嵌入法（Embedded）。接下来，我们将使用的方差分析属于过滤法，是一种基于统计学原理的特征选择方法
方差分析（ANOVA）的原理：
方差分析是一种用于分析不同组之间是否存在显著性差异的统计方法。在特征选择中，我们使用ANOVA来衡量特征与目标变量之间的关联程度
F统计量：ANOVA计算的F统计量衡量了特征对目标变量的影响程度。F统计量越大，表示特征与目标变量之间的关系越显著
P值：P值表示观察到的统计量（如F统计量）的概率。在特征选择中，我们关注的是P值是否小于设定的显著性水平（通常为0.01或0.05）。小于显著性水平的特征被认为对目标变量有显著影响
多重假设校正（BH校正）：
在进行大量的假设检验时，由于多次比较可能导致错误的显著性结果。BH校正是一种常用的多重假设校正方法，能够有效控制错误的发生率
排序P值：将所有特征的P值按升序排列
计算校正后的显著性水平：通过BH校正，我们根据排序后的P值和特征数量计算每个特征的校正显著性水平
选取显著特征：选取校正后显著水平小于设定显著性水平的特征<