一家设备制造商拥有超过 1,000 个候选特征，希望找出影响销售价格的最重要特征。应该使用哪些特征选择技术？（选择三项。）

关联矩阵（通常可视化为热力图）可以识别特征之间的相关性以及特征与目标变量之间的相关性，从而帮助选择与销售价格强相关的特征。单变量统计选择方法，如卡方检验或F检验，通过评估每个特征与目标变量的独立关系来选择最具预测能力的特征。基于树的模型（如随机森林或梯度提升机）能够计算特征重要性得分，这些得分量化了每个特征对模型预测能力的贡献，从而可以选出最重要的特征。标准化和归一化是数据预处理技术，而非特征选择技术。数据分箱是将连续特征转换为分类特征，也不是直接的特征选择方法。合成样本扩充数据集用于解决数据不平衡或增加训练数据量，与特征选择无关。