Scikit-learnとPythonを使って大規模なデータセットに適用できる特徴選択テクニック（次元削減とも呼ばれる）はいくつかあります。ここでは最も一般的なテクニックをいくつか紹介します：

一変量選択：このテクニックは、ピアソンの相関やカイ二乗検定などの統計的検定に基づいて、最も有意な特徴を選択することからなる。Scikit-learnにはこの手法を実装するSelectKBestという関数があります。

再帰的特徴除去（RFE）：この手法は、最も重要な特徴を特定するために機械学習モデルを使用します。各反復において、最も重要でない特徴が取り除かれ、残りの特徴でモデルが学習される。Scikit-learn には、この手法を実装するための RFE という関数があります。

主成分分析(PCA): この手法は、線形変換を使用して、データセットの次元数を減らしながら、できるだけ多くの情報を保持する。Scikit-learn には PCA という関数があり、この手法を実装することができる。

線形判別分析 (LDA): この手法は PCA と似ていますが、分散を最大化する代わりにクラス間の分離を最大化しようとします。Scikit-learn にはこの手法を実装する LinearDiscriminantAnalysis という関数があります。

モデルベースの選択：この手法は、最も重要な特徴を特定するために機械学習モデルを使用します。Scikit-learn には SelectFromModel という関数があり、この手法を実装しています。

重要なことは、データセットと対処される特定の問題に依存するため、すべてのケースに最適な単一のテクニックは存在しないということです。したがって、いくつかの手法を試して結果を比較し、それぞれのケースに最も適した手法を決定することが望ましい。
Existen varias técnicas de selección de características (también llamadas reducción de dimensionalidad) que se pueden aplicar en conjuntos de grandes datos utilizando Scikit-learn y Python. Aquí te presento algunas de las técnicas más comunes:

Selección univariante: Esta técnica consiste en seleccionar las características más significativas basadas en una prueba estadística, como la correlación de Pearson o el test de chi-cuadrado. Scikit-learn tiene una función llamada SelectKBest para implementar esta técnica.

Eliminación recursiva de características (RFE): Esta técnica utiliza un modelo de aprendizaje automático para identificar las características más importantes. En cada iteración, se eliminan las características menos importantes y se entrena el modelo con las características restantes. Scikit-learn tiene una función llamada RFE para implementar esta técnica.

Análisis de componentes principales (PCA): Esta técnica utiliza una transformación lineal para reducir el número de dimensiones en un conjunto de datos manteniendo la mayor cantidad posible de información. Scikit-learn tiene una función llamada PCA para implementar esta técnica.

Análisis discriminante lineal (LDA): Esta técnica es similar al PCA, pero en lugar de maximizar la varianza, busca maximizar la separación entre las clases. Scikit-learn tiene una función llamada LinearDiscriminantAnalysis para implementar esta técnica.

Selección basada en modelos: Esta técnica utiliza un modelo de aprendizaje automático para identificar las características más importantes. Scikit-learn tiene una función llamada SelectFromModel para implementar esta técnica.

Es importante mencionar que no existe una técnica única que sea la mejor para todos los casos, ya que depende del conjunto de datos y del problema específico que se esté abordando. Por lo tanto, es recomendable probar varias técnicas y comparar los resultados para determinar cuál es la más adecuada para cada caso.