Для отбора наилучших столбцов с помощью sklearn.feature_selection в данном случае следует использовать метод SelectKBest. SelectKBest - это метод, который позволяет выбрать лучшие столбцы на основе заданного критерия оценки, оставляя только указанное количество лучших столбцов. Критерий оценки может быть разным, в зависимости от задачи. Например, одним из распространенных критериев оценки является chi2, который позволяет оценить влияние каждого столбца на целевую переменную в классификационной задаче. RemoveConstantFeature - это метод для удаления столбцов, которые имеют постоянное значение и не несут полезной информации для модели. Chisquare - это метод, который используется для проверки независимости двух категориальных переменных. Он не применяется для отбора столбцов. VariancePrune - это метод, который используется для отбора столбцов на основе дисперсии. Он удаляет столбцы, у которых дисперсия ниже заданного порогового значения. DropConstants - это метод для удаления столбцов, у которых все значения одинаковы. VarianceThreshold - это метод, который удаляет столбцы с низкой дисперсией. Выбор наилучших столбцов может быть полезен для улучшения производительности модели и устранения шума и неинформативных признаков. С помощью метода SelectKBest можно выбрать только наиболее значимые столбцы и использовать их для построения модели.