生成一篇技术文章，介绍机器学习项目中常用的特征选择方法。
机器学习项目中，特征选择是一项重要的任务，它能够帮助我们提高模型的准确性、降低过拟合风险并提高模型的可解释性。下面是几个常用的特征选择方法：

1. 方差选择法：使用方差来衡量每个特征的重要性，将方差较小的特征删除。这个方法对于那些方差很小的特征非常有效。

2. 相关系数法：计算每个特征与目标变量之间的相关性，删除相关性较低的特征。此方法可用于构建线性模型时。

3. 卡方检验法：衡量每个特征与目标变量之间的相关性，即它们之间的独立性，并删除卡方值较低的特征。

4. 递归特征消除(RFE)法：通过递归地训练模型并消除重要性低的特征，这种方法能够借助模型来评估特征的重要性。

5. 嵌入法：特征选择与模型训练同时进行，根据模型的性能来评估特征的重要性，然后删除决策树、LASSO回归等。

在实际应用中，可以根据特征数量的大小、数据集的大小和全特征空间的维数等因素，选择适当的特征选择方法，以提高模型的准确性和可解释性。