机器学习模型的特征选择和Lasso、随机森林、岭回归特征选择方法有什么区别？是否只用保留一个？

特征选择是指从原始特征集中选择出一个子集，以提高机器学习模型的性能和效率。不同的特征选择方法有其各自的优缺点和适用场景，因此在实际应用中可以根据具体情况选择不同的方法或结合多种方法。

Lasso是一种基于L1正则化的特征选择方法，它倾向于选择具有较强预测能力的特征，同时将其他特征的系数缩小甚至归零。随机森林是一种基于树模型的特征选择方法，它通过计算每个特征对模型的贡献来进行特征选择。岭回归是一种基于L2正则化的特征选择方法，它倾向于选择具有较小系数但仍有预测能力的特征。

因此，不同的特征选择方法可以选择出不同的特征子集，具有不同的性能和效率。在实际应用中，可以先使用多种特征选择方法筛选特征，然后结合领域知识和实际需求进一步优化特征选择结果。