回答如下：常用的变量选择方法有以下三种：
1. 嵌入法（Embedded Method）：将变量选择嵌入到模型训练过程中，通过模型的性能指标来评估变量的重要性，例如Lasso回归、随机森林、梯度提升等。
2. 包裹法（Wrapper Method）：通过构建多个模型，每个模型都使用不同的变量组合，并利用交叉验证等方法选择最佳的变量组合，例如递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）。
3. 过滤法（Filter Method）：通过统计学或相关性等方法，对变量进行评估并筛选出重要的变量，例如相关系数、卡方检验、互信息等。
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