Описание модуля sklearn.feature_selection: Модуль sklearn.feature_selection в библиотеке Scikit-learn предоставляет набор методов для отбора признаков в задачах машинного обучения. Он позволяет выбирать наиболее значимые признаки, исключать признаки с низкой дисперсией или корреляцией, а также удалять столбцы с константными значениями. Варианты утверждений: 1. DropConstants - данный метод не является частью модуля sklearn.feature_selection и не используется для удаления столбцов с константными значениями. Значит, это утверждение неверное. 2. SelectKBest - данный метод в модуле sklearn.feature_selection используется для отбора K наиболее значимых признаков с помощью различных методов, таких как ANOVA, chi-squared или mutual information. Но эта функция не предназначена для удаления столбцов с константными значениями. 3. VariancePrune - данный метод не является частью модуля sklearn.feature_selection и не используется для удаления столбцов с константными значениями. Значит, это утверждение неверное. 4. VarianceThreshold - данный метод в модуле sklearn.feature_selection используется для удаления признаков с низкой дисперсией, что позволяет исключить столбцы с константными значениями. Пороговое значение дисперсии задается пользователем. Если дисперсия признака меньше заданного порога, этот признак будет исключен. Данный метод полностью соответствует описанию и является верным ответом на вопрос. 5. RemoveConstantFeature - данный метод не является частью модуля sklearn.feature_selection и не используется для удаления столбцов с константными значениями. Значит, это утверждение неверное. Таким образом, верным утверждением является VarianceThreshold - используется для удаления столбцов с константными значениями.