from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

`VarianceThreshold`是sklearn中的一个特征选择方法，它可以根据特征的方差来进行特征选择，即删除方差较小的特征。具体来说，它会计算每个特征的方差，然后删除方差低于指定阈值的特征。这种方法适用于二元特征或者类别特征中，方差较小的特征往往对分类问题的贡献较小，可以被删除，以提高模型的泛化能力。

示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 使用VarianceThreshold进行特征选择
sel = VarianceThreshold(threshold=0.1)
X_sel = sel.fit_transform(X)

# 输出选择后的特征数量
print('Original number of features:', X.shape[1])
print('Number of features after variance thresholding:', X_sel.shape[1])

在上面的代码中，我们使用`VarianceThreshold`进行特征选择，指定了阈值为`0.1`，然后使用`fit_transform`方法进行特征选择，并输出选择后的特征数量。需要注意的是，阈值的选择需要根据实际情况进行调整，一般来说，可以根据经验和实验来确定一个合适的阈值。